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SVM avec noyau polynomial

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

Cet exercice fait partie du cours

Machines à vecteurs de support en R

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Instructions

  • Créez un modèle SVM sur les données d’entraînement en utilisant un noyau polynomial de degré 2.
  • Calculez la précision d’entraînement et de test pour la partition entraînement/test fournie.
  • Représentez le modèle par rapport aux données d’entraînement.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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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