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DAY 22
1
影片教學

R語言-預測方法大全系列 第 22

[Day-22] 預測操作--SVM-上 (SVM predict in r)

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#影片程式碼
data(iris)
iris <- iris[,-c(5)]
library(rminer) 
model <- fit(Sepal.Length~.,data=iris,model="svm",
             kpar=list(sigma=0.1),C=1)
svm <- Importance(model,iris,measure="AAD")
svm$imp
par(mfrow=c(1,3))
boxplot(iris$Sepal.Width)$out
boxplot(iris$Petal.Length)$out
boxplot(iris$Petal.Width)$out
#因為離群值不多,所以先不轉
n <- nrow(iris)
set.seed(1117)
subiris <- sample(seq_len(n), size = round(0.7 * n))
traindata <- iris[subiris,]
testdata <- iris[ - subiris,]

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