半径方向に分離可能なデータセットに対する線形SVM
この演習では、この章の最初のレッスンで作成した半径方向に分離可能なデータセットに対して、2つの線形SVMを作成します。1つは cost = 1（デフォルト）、もう1つは cost = 100 です。さらに、両方の cost について学習データとテストデータの正解率を計算します。e1071 ライブラリは読み込まれており、学習用とテスト用のデータセットはすでに作成済みで、データフレーム trainset と testset として利用できます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶSupport Vector Machines
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
#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)