線形SVMのチューニング

この演習では、線形SVMにおいてコストを変化させたときのサポートベクター数への影響を確認します。そのために、cost = 1 と cost = 100 の2つのSVMを作成し、サポートベクターの数を調べます。学習用のデータセットはデータフレーム trainset に用意されています。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶSupport Vector Machines

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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。

#build svm model, cost = 1
svm_model_1 <- svm(y ~ .,
                   data = ___,
                   type = "C-classification",
                   cost = ___,
                   kernel = "___",
                   scale = FALSE)

#print model details
___

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