Exemple svm avec r

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Les comprendre vous donnera une alternative aux GLMs et aux arbres de décision pour la classification. Pour ce faire, vous faites une fonction appelée make. L`objectif d`un SVM est de prendre des groupes d`observations et de construire des limites pour prédire les observations futures du groupe à partir de leurs mesures. Si donné, cet argument doit être nommé. Aussi s`il vous plaît confirmer si cela vous aidera à éviter l`erreur dans le commentaire ci-dessus. Le paquet n`est pas préinstallé, d`où il faut exécuter la ligne “Install. Cela peut être vu intuitivement comme si l`espace de fonctionnalité de haute dimension est beaucoup plus grand que les échantillons. Par conséquent, SVM peut également être utilisé pour les données non linéaires et ne nécessite aucune hypothèse sur sa forme fonctionnelle. Pour résoudre cette ligne de classifieur, nous dessinons la ligne comme y = ax + b et la faisons équidistante des points de données respectifs les plus proches de la ligne. Fichier de valeurs séparées par des virgules. Il nécessite les 2 séquences de grille, une fonction et 2 niveaux d`arguments et ajouter.

Passons maintenant à la version non linéaire de SVM. Pour rendre nos réponses reproducables, nous devons définir une valeur de départ. Nous avons défini kernel = “radial” en fonction de la forme de nos données et tracer les résultats. Les paramètres des modèles SVM doivent généralement être réglés pour donner des résultats raisonnables! Cependant, le bruit et le biais peuvent gravement influer sur la capacité de régression. Nous pouvons utiliser la commande tune () pour essayer plusieurs valeurs différentes de coût ainsi que plusieurs valeurs différentes de, un paramètre de mise à l`échelle utilisé pour ajuster les limites non linéaires. Prenons un exemple simple pour comprendre comment fonctionne SVM. La variable cible est à l`index 14. Pour l`utilisation du noyau RBF, nous avons juste besoin de changer notre méthode de train () “méthode” paramètre à “svmRadial”. De ce modèle, nous nous sommes améliorés sur notre erreur initiale de 2. Nous constatons que, du moins visuellement, la SVM fait un travail raisonnable de séparer les deux classes. Aussi commode que le classificateur marginal maximal est de comprendre, la plupart des ensembles de données réels ne seront pas entièrement séparables par une limite linéaire. Par défaut, les variables sont prises à partir de l`environnement qui`svm`est appelé à partir.

Il doit s`agir d`une variable catégorique. Si vous n`avez pas la compréhension de base d`un algorithme SVM, il est suggéré de lire notre introduction à l`article de support des machines vectorielles. Ensuite, il est temps d`utiliser la fonction de contour. Les coefficients correspondants fois les étiquettes de formation. La méthode prédire () retourne une liste, nous l`économisons dans une variable test_pred. Il contrôle les nuances computationnelles de la méthode train (). En utilisant la matrice de confusion, nous pouvons imprimer des statistiques de nos résultats. Perceptive Analytics a été choisi comme l`une des 10 meilleures sociétés d`analyse à surveiller par Analytics India magazine. Les points marqués d`un “o” sont les autres points, qui n`affectent pas le calcul de la ligne. Les régions plus foncées impliquent une meilleure précision.

Dans notre cas, les 63 observations de formation ont été correctement classées. Les jeux de données utilisés dans le didacticiel (à l`exception de Khan) seront générés à l`aide de commandes R intégrées. Ensuite, vous prédisez la classification à chacune des valeurs de la grille. En particulier, vous aimeriez mettre dans une courbe qui donne la limite de décision en faisant usage de la fonction de contour. Comme nous l`avons mentionné ci-dessus, il contribue à effectuer diverses tâches pour effectuer notre travail d`apprentissage machine. Grid Plot n_points_in_grid = 60 # num points de grille dans une ligne x_axis_range <-Range (inputData [, 2]) # plage de l`axe X y_axis_range <-Range (inputData [, 1]) # plage de l`axe Y X_grid_points <-Seq (from = x_axis_range [1], to = x_axis_range [2] , Length = n_points_in_grid) # points de grille le long de l`axe x Y_grid_points <-Seq (from = y_axis_range [1], to = y_axis_range [2], Length = n_points_in_grid) # points de grille le long de l`axe Y all_grid_points <-Expand.