SVM com kernel RBF em um conjunto de dados complexo
Calcule a acurácia média de um SVM com kernel RBF usando 100 partições diferentes de treino/teste do conjunto de dados complexo que você gerou na primeira lição deste capítulo. Use as configurações padrão dos parâmetros. A biblioteca e1071 já foi carregada e o conjunto de dados está disponível no dataframe df. Use divisões aleatórias 80/20 dos dados em df ao criar os conjuntos de treino e teste em cada iteração.
Este exercicio faz parte do curso
Support Vector Machines em R
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
#create vector to store accuracies and set random number seed
accuracy <- rep(NA, ___)
set.seed(2)