Лінійна SVM для радіально відокремлюваного набору даних
У цій вправі ви побудуєте дві лінійні SVM: одну з cost = 1 (типове значення) та іншу з cost = 100 для радіально відокремлюваного набору даних, який ви створили в першому уроці цього розділу. Ви також обчислите точність на тренувальній і тестовій вибірках для обох значень cost. Бібліотеку e1071 уже завантажено, а тестову й тренувальну вибірки підготовлено для вас і збережено в датафреймах trainset і testset.
Ця вправа є частиною курсу
Support Vector Machines в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
#default cost mode;
svm_model_1 <- svm(y ~ ., data = ___, type = "C-classification", cost = ___, kernel = "linear")
#training accuracy
pred_train <- predict(svm_model_1, ___)
mean(pred_train == ___$y)
#test accuracy
pred_test <- predict(svm_model_1, ___)
mean(pred_test == ___$y)