Ottimizzare un SVM lineare
In questo esercizio studierai l’effetto della variazione del parametro cost sul numero di support vector per gli SVM lineari. Per farlo, costruirai due SVM: uno con cost = 1 e l’altro con cost = 100, e troverai il numero di support vector. Un insieme di dati per il training del modello è disponibile nel dataframe trainset.
Questo esercizio fa parte del corso
Support Vector Machines in R
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
#build svm model, cost = 1
svm_model_1 <- svm(y ~ .,
data = ___,
type = "C-classification",
cost = ___,
kernel = "___",
scale = FALSE)
#print model details
___