SVM z jądrem wielomianowym
W tym ćwiczeniu zbudujesz SVM z jądrem kwadratowym (wielomian stopnia 2) dla zbioru danych z radialną separowalnością, który stworzyłeś wcześniej w tym rozdziale. Następnie obliczysz dokładność na zbiorze treningowym i testowym oraz utworzysz wykres modelu za pomocą wbudowanej funkcji plot(). Zbiory treningowy i testowy są dostępne w ramkach danych trainset i testset, a biblioteka e1071 została już wczytana.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Maszyny wektorów nośnych w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Zbuduj model SVM na danych treningowych, używając jądra wielomianowego stopnia 2.
- Oblicz dokładność na zbiorze treningowym i testowym dla danego podziału danych.
- Narysuj wykres modelu na tle danych treningowych.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
svm_model<-
svm(y ~ ., data = trainset, type = "C-classification",
kernel = ___, degree = ___)
#measure training and test accuracy
pred_train <- predict(svm_model, ___)
mean(pred_train == ___$y)
pred_test <- predict(svm_model, ___)
mean(pred_test == ___$y)
#plot
plot(___, trainset)