`tune.svm()` を使う

この演習では、tune.svm() 関数の使い方を手を動かして練習します。章の前半で作成した放射状に分離可能なデータセットに基づく SVM モデルについて、cost、gamma、coef0 の最適値を求めます。学習用データはデータフレーム trainset、テスト用データは testset に用意されており、e1071 ライブラリはあらかじめ読み込まれています。クラス変数 y は trainset と testset の3列目にあることも思い出してください。

また動画では、Kailash が cost=10^(1:3) を使い、10=10^1 から 1000=10^3 までを 10 倍刻みで探索していたことも復習しておきましょう。