複雜資料集的二次 SVM
在這個練習中,你要為本章第一個課程中建立的複雜資料集,建立一個預設的二次(polynomial,degree = 2)線性 SVM。你也會計算訓練與測試的準確率,並將分類邊界繪製在訓練資料上。e1071 函式庫已載入,測試集與訓練集也已為你建立,分別存放在 trainset 與 testset 這兩個 data frame 中。
本練習屬於課程
R 的支援向量機
動手互動練習
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 = ___,
kernel = ___, degree = ___)