Квадратичний SVM для складного набору даних
У цій вправі ви побудуєте квадратичний (поліноміальний, степінь = 2) лінійний SVM із типових параметрів для складного набору даних, який ви створили в першому уроці цього розділу. Ви також обчислите точність на тренувальних і тестових даних та побудуєте межу класифікації поверх тренувального набору. Бібліотеку e1071 уже завантажено, а тестові й тренувальні набори даних підготовлено для вас і збережено в датафреймах trainset та testset.
Ця вправа є частиною курсу
Support Vector Machines в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
#build model
svm_model<-
svm(y ~ ., data = ___, type = ___,
kernel = ___, degree = ___)