Reglarea unui SVM cu kernel RBF
În acest exercițiu vei construi un SVM cu kernel RBF reglat pentru setul de antrenament dat (disponibil în dataframe-ul trainset) și vei calcula acuratețea pe setul de testare (disponibil în dataframe-ul testset). Apoi vei reprezenta grafic frontiera de decizie reglată față de setul de testare.
Acest exercițiu face parte din cursul
Support Vector Machines în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
#tune model
tune_out <- ___(x = trainset[, -3], y = trainset[, 3],
gamma = 5*10^(-2:2),
cost = c(0.01, 0.1, 1, 10, 100),
type = "C-classification", kernel = ___)