Un problème de classification multiclasse
Dans cet exercice, vous allez utiliser la fonction svm() de la bibliothèque e1071 pour construire un classifieur SVM linéaire multiclasse pour un jeu de données qui est parfaitement linéairement séparable. Calculez les précisions sur l’entraînement et sur le test, puis représentez le modèle en utilisant les données d’entraînement. Les jeux d’entraînement et de test sont disponibles dans les dataframes trainset et testset. Utilisez la valeur par défaut pour le paramètre de coût.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Machines à vecteurs de support en R</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
#load library and build svm model
library(___)
svm_model<-
svm(y ~ ., data = ___, type = "C-classification",
kernel = ___, scale = FALSE)