ćwiczenie

Problem klasyfikacji wieloklasowej

W tym ćwiczeniu użyjesz funkcji svm() z biblioteki e1071, aby zbudować liniowy wieloklasowy klasyfikator SVM dla zbioru danych, który jest idealnie liniowo separowalny. Oblicz dokładność na zbiorze treningowym i testowym, a następnie zwizualizuj model, używając danych treningowych. Zbiory treningowy i testowy są dostępne w ramkach danych trainset i testset. Użyj domyślnej wartości parametru kosztu.

Instrukcje 1/4

undefined XP

Wczytaj wymaganą bibliotekę i zbuduj liniowy model SVM z domyślnym parametrem kosztu.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje 1/4

ćwiczenie