Statistiques et Big Data e1071

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J'ai un ensemble de données avec deux classes qui se chevauchent, sept points dans chaque classe, les points sont dans un espace à deux dimensions. Dans R, et je cours svmdepuis le e1071package pour construire un hyperplan de séparation pour ces classes. J'utilise la commande suivante: svm(x, y, scale = …

13 r machine-learning svm libsvm e1071

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Amélioration de la classification SVM du diabète

432607 × 136432607×136432607 \times 136Y11 %11%11\%N89 %89%89\% J'utilise uniquement 15des 136variables indépendantes de l'ensemble de données. L'une des raisons de la réduction de l'ensemble de données était d'avoir plus d'échantillons d'apprentissage lorsque les lignes contenant NAs sont omises. Ces 15variables ont été sélectionnées après l'exécution de méthodes statistiques telles que …

10 r classification svm feature-selection e1071

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Différence entre les types de SVM

Je suis nouveau pour supporter les machines vectorielles. Brève explication La svmfonction du e1071package dans R offre différentes options: Classification C nu-classification une classification (pour la détection de nouveautés) régression eps nu-regression Quelles sont les différences intuitives entre les cinq types? Lequel devrait être appliqué dans quelle situation?

9 r classification svm e1071

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Comment obtenir des limites de décision à partir de SVM linéaire dans R?

J'ai besoin d'un package qui peut me donner l'équation d'un modèle SVM linéaire. Actuellement, j'utilise e1071 comme ceci: library(e1071) m = svm(data, labels, type='C', kernel='linear', cost=cost, probability=FALSE, scale=scale) w = t(m$coefs) %*% data[m$index,] #Weight vector b = -model$rho #Offset Cependant, je ne sais pas comment e1071::svm()sélectionne les classes positives et …

9 r svm e1071

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