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SVM avec noyau polynomial

Dans cet exercice, vous allez bâtir un SVM avec un noyau quadratique (polynôme de degré 2) pour le jeu de données radialement séparable que vous avez créé plus tôt dans ce chapitre. Vous calculerez ensuite les exactitudes d'entraînement et de test, puis vous tracerez le modèle à l'aide de la fonction intégrée plot(). Les jeux de données d'entraînement et de test sont disponibles dans les trames de données trainset et testset, et la bibliothèque e1071 a été préchargée.

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Machines à vecteurs de support en R

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Instructions de l’exercice

  • Construisez un modèle SVM sur les données d'entraînement en utilisant un noyau polynomial de degré 2.
  • Calculez l'exactitude d'entraînement et de test pour la partition entraînement/test fournie.
  • Tracez le modèle par rapport aux données d'entraînement.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

svm_model<- 
    svm(y ~ ., data = trainset, type = "C-classification", 
        kernel = ___, degree = ___)

#measure training and test accuracy
pred_train <- predict(svm_model, ___)
mean(pred_train == ___$y)
pred_test <- predict(svm_model, ___)
mean(pred_test == ___$y)

#plot
plot(___, trainset)
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