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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.

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<cours>Machines à vecteurs de support en R</cours>
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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

#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 = ___)
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