Statistiken und Big Data e1071

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Ich habe einen Datensatz mit zwei überlappenden Klassen, sieben Punkte in jeder Klasse, Punkte liegen im zweidimensionalen Raum. In R rufe ich svmdas e1071Paket auf, um eine separate Hyperebene für diese Klassen zu erstellen. Ich benutze den folgenden Befehl: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', …

13 r machine-learning svm libsvm e1071

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Verbesserung der SVM-Klassifikation von Diabetes

Ich benutze SVM, um Diabetes vorherzusagen. Ich verwende den BRFSS- Datensatz für diesen Zweck. Der Datensatz hat die Abmessungen und ist verzerrt. Der Prozentsatz von s in der Zielvariablen beträgt während die s die verbleibenden .11 % 89 %432607 × 136432607×136432607 \times 136Y11 %11%11\%N89 %89%89\% Ich verwende nur 15aus 136unabhängigen …

10 r classification svm feature-selection e1071

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Unterschied zwischen den SVM-Typen

Ich bin neu in der Unterstützung von Vektormaschinen. Kurze Erklärung Die svmFunktion aus dem e1071Paket in R bietet verschiedene Möglichkeiten: C-Klassifizierung Nu-Klassifizierung One-Classification (zur Erkennung von Neuheiten) eps-Regression Nu-Regression Was sind die intuitiven Unterschiede zwischen den fünf Typen? Welches sollte in welcher Situation angewendet werden?

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Wie erhält man Entscheidungsgrenzen aus linearer SVM in R?

Ich benötige ein Paket, das mir die Gleichung für ein lineares SVM-Modell geben kann. Zur Zeit benutze ich e1071 wie folgt : 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 Ich bin mir jedoch nicht sicher, wie …

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