रेडियल रूप से सेपेरेबल डेटासेट के लिए Linear SVM
इस अभ्यास में आप दो linear SVM बनाएँगे: एक cost = 1 (डिफ़ॉल्ट) और दूसरा cost = 100, उस रेडियल रूप से सेपेरेबल डेटासेट के लिए जिसे आपने इस अध्याय के पहले लेसन में बनाया था। आप दोनों costs के लिए training और test accuracies भी निकालेंगे। e1071 लाइब्रेरी लोड की जा चुकी है, और test तथा training डेटासेट आपके लिए बनाए गए हैं और data frames trainset और testset में उपलब्ध हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Support Vector Machines
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
#default cost mode;
svm_model_1 <- svm(y ~ ., data = ___, type = "C-classification", cost = ___, kernel = "linear")
#training accuracy
pred_train <- predict(svm_model_1, ___)
mean(pred_train == ___$y)
#test accuracy
pred_test <- predict(svm_model_1, ___)
mean(pred_test == ___$y)