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RBF kernel SVM का ट्यूनिंग

इस अभ्यास में आप दिए गए प्रशिक्षण डेटासेट (dataframe trainset में उपलब्ध) के लिए एक ट्यून किया हुआ RBF kernel SVM बनाएँगे और टेस्ट डेटासेट (data frame testset में उपलब्ध) पर accuracy निकालेंगे। इसके बाद आप ट्यून किए गए decision boundary को टेस्ट डेटासेट के साथ प्लॉट करेंगे।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Support Vector Machines

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

#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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