SVM dengan kernel polinomial
Dalam latihan ini, Anda akan membangun SVM dengan kernel kuadratik (polinomial derajat 2) untuk himpunan data yang terpisahkan secara radial yang Anda buat sebelumnya pada bab ini. Anda kemudian akan menghitung akurasi pelatihan dan pengujian serta membuat plot model menggunakan fungsi plot() bawaan. Himpunan data pelatihan dan pengujian tersedia dalam dataframe trainset dan testset, dan pustaka e1071 telah dimuat sebelumnya.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Support Vector Machines di R
Instruksi latihan
- Bangun model SVM pada data pelatihan menggunakan kernel polinomial derajat 2.
- Hitung akurasi pelatihan dan pengujian untuk pembagian pelatihan/pengujian yang diberikan.
- Plot model terhadap data pelatihan.
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
svm_model<-
svm(y ~ ., data = trainset, type = "C-classification",
kernel = ___, degree = ___)
#measure training and test accuracy
pred_train <- predict(svm_model, ___)
mean(pred_train == ___$y)
pred_test <- predict(svm_model, ___)
mean(pred_test == ___$y)
#plot
plot(___, trainset)