我在用着这个LDA包 https://cran.r-project.org/web/packages/lda/对于 R。具体来说，我正在尝试做监督潜在狄利克雷分配（slda） https://www.cs.princeton.edu/~blei/papers/BleiMcAuliffe2007.pdf。在链接的包中，有一个slda.em功能。然而令我困惑的是它要求提供 alpha、eta 和方差参数。据我了解，我认为这些参数在模型中是未知的。所以我的问题是，该包的作者是否想说这些是对参数的初步猜测？如果是，似乎没有办法从运行结果中访问它们slda.em.
除了在算法中编码额外的 EM 步骤之外，是否有建议的方法来猜测这些参数的合理值？
由于您正在尝试生成监督模型，因此典型的方法是使用交叉验证以确定模型参数。因此，您保留一些数据作为测试集，在剩余数据上训练模型，并评估模型性能，重复 k 次。然后，您继续使用不同的模型参数进行重复，以确定哪个参数可以产生最佳模型性能。
在 slda 的具体情况下，我会运行demo(slda)看看作者的实现。当你运行演示时，你会看到他设置alpha=1.0, eta=0.1, and variance=0.25。我建议使用这些作为您的起点，然后如果您需要提高模型性能，请使用交叉验证来确定更好的参数。
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