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复杂数据集的线性 SVM

在本练习中,您将为本章第一课创建的复杂数据集构建一个使用默认 cost 的线性 SVM。您还将计算训练集与测试集的准确率,并在测试数据上绘制分类边界。已为您加载 e1071 库,并已创建训练集与测试集,分别存放在数据框 trainsettestset 中。

本练习是课程的一部分

R 中的支持向量机

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交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

#build model
svm_model<- 
    svm(y ~ ., data = ___, type = "C-classification", 
        kernel = ___)
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