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演習

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。

指示1 / 4

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  • 必要なライブラリを読み込み、デフォルトのコストで線形 SVM を構築します。