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

Cvičení

Sestavení a vizualizace naladěného modelu

V závěrečném cvičení této kapitoly sestavíš polynomiální SVM s využitím optimálních hodnot parametrů, které jsi získal/a z funkce tune.svm() v předchozím cvičení. Následně vypočítáš přesnosti na trénovací a testovací sadě a model vizualizuješ pomocí svm.plot(). Knihovna e1071 je předem načtená a trénovací i testovací datasety jsou dostupné v datových rámcích trainset a testset. Výstup funkce tune.svm() je uložen v proměnné tune_out.

Pokyny

100 XP
  • Sestav SVM s polynomiálním jádrem stupně 2.
  • Použij optimální parametry vypočítané pomocí tune.svm().
  • Zjisti přesnosti na trénovací i testovací sadě.
  • Vykresli hranici rozhodnutí na trénovacích datech.