关于e1071的tune

Anpei

我用e1071里面的tune进行网格搜索（数据为pima数据集），想得到模型最好的参数：
（1）tobj=tune(svm,X,R,ranges=list(gamma=10^(-6:-3),cost=10^(0.2:2)),
          tunecontrol = tune.control(sampling = "cross",cross=10))

然后会得到连个参数的值和最好误差：
- best parameters:
gamma     cost
0.001 15.84893

- best performance: 0.1689311

最后，我利用这两个最好的参数，直接在数据集上进行十折交叉验证
（2）mdl2=svm(X,R,type="C-classification",gamma=optg,cost=optc,cross=10)
得到的结果为：
10-fold cross-validation on training data:

Total Accuracy: 77.21354
Single Accuracies:
73.68421 84.41558 71.42857 83.11688 84.41558 75 75.32468 76.62338 70.12987 77.92208

问题是：这两个数据怎么差别怎么大呢？按理说，参数就是按照十折交叉来选的，两个结果不应该一样么？最起码也不能有根本性的差别吧！
真心希望国内R好好发展！大家给看看看。