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複雜資料集的線性 SVM

在這個練習中,你將為本章第一個課程中建立的複雜資料集,訓練一個使用預設 cost 的線性 SVM。你也會計算訓練與測試的準確率,並將分類邊界畫在測試資料上。e1071 函式庫已載入,且已為你建立好訓練與測試資料集,分別存放在資料框 trainsettestset 中。

本練習屬於課程

R 的支援向量機

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試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。

#build model
svm_model<- 
    svm(y ~ ., data = ___, type = "C-classification", 
        kernel = ___)
編輯並執行程式碼