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Ajuster un SVM linéaire

Dans cet exercice, vous allez étudier l’influence du paramètre de coût sur le nombre de vecteurs de support pour des SVM linéaires. Pour cela, vous allez entraîner deux SVM : l’un avec cost = 1 et l’autre avec cost = 100, puis relever le nombre de vecteurs de support. Un jeu de données d’entraînement est disponible dans le dataframe trainset.

Cet exercice fait partie du cours

Machines à vecteurs de support en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

#build svm model, cost = 1
svm_model_1 <- svm(y ~ .,
                   data = ___,
                   type = "C-classification",
                   cost = ___,
                   kernel = "___",
                   scale = FALSE)

#print model details
___
Modifier et exécuter le code