1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Support Vector Machines v R
Connected

Cvičení

Použití `tune.svm()`

V tomto cvičení si procvičíš práci s funkcí tune.svm(). Použiješ ji k nalezení optimálních hodnot parametrů cost, gamma a coef0 pro SVM model založený na radiálně separovatelné datové sadě, kterou jsi vytvořil/a dříve v této kapitole. Trénovací data jsou k dispozici v dataframu trainset, testovací data v testset a knihovna e1071 je pro tebe předem načtena. Nezapomeň, že třídní proměnná y je uložena ve třetím sloupci datových sad trainset a testset.

Také si připomeň, že ve videu Kailash použil cost=10^(1:3), aby získal rozsah parametru cost od 10=10^1 do 1000=10^3 v násobcích 10.

Pokyny

100 XP
  • Nastav rozsahy prohledávání parametrů takto:
    • cost – od 0.1 (10^(-1)) do 100 (10^2) v násobcích 10.
    • gamma a coef0 – jedna z následujících hodnot: 0.1, 1 a 10.