1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Maszyny wektorów nośnych w R
Connected

ćwiczenie

Używanie funkcji `tune.svm()`

To ćwiczenie pozwoli ci nabrać praktyki w korzystaniu z funkcji tune.svm(). Użyjesz jej do wyznaczenia optymalnych wartości parametrów cost, gamma i coef0 dla modelu SVM opartego na zbiorze danych separowalnym radialnie, który utworzyłeś wcześniej w tym rozdziale. Dane treningowe są dostępne w ramce danych trainset, dane testowe – w testset, a biblioteka e1071 została już wczytana. Pamiętaj, że zmienna klasowa y znajduje się w trzeciej kolumnie ramek trainset i testset.

Przypomnij sobie też, że w filmie Kailash użył cost=10^(1:3), aby uzyskać zakres wartości parametru cost od 10=10^1 do 1000=10^3 w wielokrotnościach liczby 10.

Instrukcje

100 XP
  • Ustaw zakresy przeszukiwania parametrów w następujący sposób:
    • cost – od 0,1 (10^(-1)) do 100 (10^2) w wielokrotnościach liczby 10.
    • gamma i coef0 – jedna z następujących wartości: 0,1, 1 i 10.