Підбирання параметрів SVM з ядром RBF
У цій вправі ви побудуєте налаштовану SVM з ядром RBF для наданого тренувального набору даних (у датафреймі trainset) і обчислите точність на тестовому наборі даних (у датафреймі testset). Після цього ви побудуєте графік налаштованої межі рішення на тлі тестового набору.
Ця вправа є частиною курсу
Support Vector Machines в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
#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 = ___)