Ajuster un SVM à noyau RBF
Dans cet exercice, vous allez construire un SVM à noyau RBF ajusté pour l’ensemble d’entraînement donné (disponible dans le dataframe trainset) et calculer la précision sur l’ensemble de test (disponible dans le dataframe testset). Vous tracerez ensuite la frontière de décision ajustée par rapport à l’ensemble de test.
Cet exercice fait partie du cours
Machines à vecteurs de support en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
#tune model
tune_out <- ___(x = trainset[, -3], y = trainset[, 3],
gamma = 5*10^(-2:2),
cost = c(0.01, 0.1, 1, 10, 100),
type = "C-classification", kernel = ___)