벡터기의 R 구현 지원
데이터 준비:
credit.csv("credit.csv")
str(credit)
dim(credit) # 、
set.seed(123)
x1:1000,200)
credit_train=credit[-x,]
credit_test=credit[x,] # 20% 모델 설정:
library(kernlab) # ksvm
classifierdefault~.,data=credit_train,kernel="rbfdot") # ， 모델 성능 검토:
default_predictionsdefault,y=default_predictions,prop.chisq = F)
# ：
# | default_predictions
#credit_test$default | no | yes | Row Total |
#--------------------|-----------|-----------|-----------|
# no | 133 | 11 | 144 |
# | 0.924 | 0.076 | 0.720 |
# | 0.796 | 0.333 | |
# | 0.665 | 0.055 | |
#--------------------|-----------|-----------|-----------|
# yes | 34 | 22 | 56 |
# | 0.607 | 0.393 | 0.280 |
# | 0.204 | 0.667 | |
# | 0.170 | 0.110 | |
#--------------------|-----------|-----------|-----------|
# Column Total | 167 | 33 | 200 |
# | 0.835 | 0.165 | |
#--------------------|-----------|-----------|-----------|다중 분류: 아이리스 데이터 사용
y=sample(1:150,30)
iris_trainiris_testiris_test
multiSpecies~.,data=iris_train,kernel="rbfdot")
predictions_speciestable(iris_test$Species,predictions_species)결과:
predicted_species
actual species
setosa
versicolor
virginica
setosa
11
0
0
versicolor
0
6
0
virginica
0
1
12
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