"R 서포트 벡터 머신"의 두 판 사이의 차이

 
(같은 사용자의 중간 판 9개는 보이지 않습니다)
2번째 줄: 2번째 줄:
;R 서포트 벡터 머신
;R 서포트 벡터 머신


<syntaxhighlight lang='r' run>
<syntaxhighlight lang='r' notebook>
options(echo=T)
library(e1071) # svm()
library(e1071) # svm()
model = svm(Species ~ ., data=iris)
summary(model)
</syntaxhighlight>


df = iris
<syntaxhighlight lang='r' notebook>
x = subset(iris, select = -Species)
y = iris$Species


model = svm(Species ~ ., data=df)
model = svm(x, y)
summary(model)
summary(model)
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])
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>


==같이 보기==
==같이 보기==
* [[R svm()]]
* [[서포트 벡터 머신]]
* [[서포트 벡터 머신]]


[[분류: R]]
==참고==
* https://www.rdocumentation.org/packages/e1071/versions/1.7-4/topics/svm
 
[[분류: R e1071]]
[[분류:서포트 벡터 머신]]

2021년 12월 12일 (일) 20:25 기준 최신판

1 개요[ | ]

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

model = svm(x, y)
summary(model)

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[ | ]

문서 댓글 ({{ doc_comments.length }})
{{ comment.name }} {{ comment.created | snstime }}