复杂数据集的二次 SVM
在本练习中,您将为本章第一课中创建的复杂数据集,构建一个默认的二次(多项式,degree = 2)线性 SVM。您还将计算训练集和测试集的准确率,并将分类边界与训练数据集一起绘制出来。已为您加载 e1071 库,并创建好训练集与测试集,分别保存在数据框 trainset 和 testset 中。
本练习是课程的一部分
R 中的支持向量机
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 = ___,
kernel = ___, degree = ___)