多クラス分類の問題
この演習では、e1071 ライブラリの svm() 関数を使って、完全に線形分離可能であることが分かっているデータセットに対し、線形の多クラス SVM 分類器を構築します。学習データとテストデータでの正解率を計算し、学習データを使ってモデルをプロットしてください。学習用とテスト用のデータセットは、それぞれデータフレーム trainset と testset に用意されています。コストパラメータはデフォルト設定を使用します。
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。
#load library and build svm model
library(___)
svm_model<-
svm(y ~ ., data = ___, type = "C-classification",
kernel = ___, scale = FALSE)