RBF SVM trên một tập dữ liệu phức tạp
Tính độ chính xác trung bình cho SVM dùng kernel RBF với 100 lần chia tập huấn luyện/kiểm tra khác nhau trên tập dữ liệu phức tạp mà bạn đã tạo ở bài học đầu của chương này. Sử dụng thiết lập mặc định cho các tham số. Thư viện e1071 đã được nạp sẵn và tập dữ liệu có trong dataframe df. Ở mỗi vòng lặp, hãy chia ngẫu nhiên dữ liệu trong df theo tỷ lệ 80/20 để tạo tập huấn luyện và tập kiểm tra.
Bài tập này là một phần của khóa học
Support Vector Machines bằng R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
#create vector to store accuracies and set random number seed
accuracy <- rep(NA, ___)
set.seed(2)