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model = svm(Species ~ ., data=iris)
model = svm(Species ~ ., data=iris)
summary(model)
summary(model)
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options(echo=T)
library(e1071) # svm()
x = subset(iris, select = -Species)
y = iris$Species
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pred = predict(model, x, decision.values = TRUE)
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    col = as.integer(iris[,5]),
    pch = c("o","+")[1:150 %in% model$index + 1])
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2020년 11월 8일 (일) 20:56 판

1 개요

R 서포트 벡터 머신
options(echo=T)
library(e1071) # svm()
model = svm(Species ~ ., data=iris)
summary(model)
options(echo=T)
library(e1071) # svm()
x = subset(iris, select = -Species)
y = iris$Species

model = svm(x, y)
pred = predict(model, x)
table(pred, y)

pred = predict(model, x, decision.values = TRUE)
attr(pred, "decision.values")[1:4,]
plot(cmdscale(dist(iris[,-5])),
     col = as.integer(iris[,5]),
     pch = c("o","+")[1:150 %in% model$index + 1])

2 같이 보기

3 참고

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