SVM cu kernel polinomial
În acest exercițiu vei construi un SVM cu un kernel pătratic (polinomial de grad 2) pentru setul de date separabil radial pe care l-ai creat anterior în acest capitol. Vei calcula acuratețea pe datele de antrenament și pe cele de test, apoi vei crea un grafic al modelului folosind funcția integrată plot(). Seturile de date de antrenament și de test sunt disponibile în dataframe-urile trainset și testset, iar biblioteca e1071 a fost preîncărcată.
Acest exercițiu face parte din cursul
Support Vector Machines în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Construiește modelul SVM pe datele de antrenament folosind un kernel polinomial de grad 2.
- Calculează acuratețea pe datele de antrenament și pe cele de test pentru partiția antrenament/test dată.
- Reprezintă grafic modelul față de datele de antrenament.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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)