R语言SVM支持向量机模型数据分类实战:探索性数据分析模型调优特征选择核函数选择

Posted Data+Science+Insight

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言SVM支持向量机模型数据分类实战:探索性数据分析模型调优特征选择核函数选择相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

R语言SVM支持向量机模型数据分类实战:探索性数据分析、模型调优、特征选择、核函数选择

目录

R语言SVM支持向量机模型数据分类实战:探索性数据分析、模型调优、特征选择、核函数选择

#SVM基本原理

#案例分析

以上是关于R语言SVM支持向量机模型数据分类实战:探索性数据分析模型调优特征选择核函数选择的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

第八篇:支持向量机 (SVM)

R语言使用e1071包中的svm函数构建支持向量机SVM模型(Support vector machines)默认使用RBF核函数使用table函数计算混淆矩阵评估分类模型性能

R语言使用kernlab包中的ksvm函数构建支持向量机SVM模型(Support vector machines)使用RBF核函数使用table函数计算混淆矩阵评估分类模型性能

R语言实战应用精讲50篇(三十)-R语言实现支持向量机(附R语言代码)

支持向量机分类及在R中实现

R语言e1071包中的支持向量机:螺旋线型线性不可分数据集RBF核函数支持向量机SVM(验证模型在测试集上的表现可视化模型预测的结果添加超平面区域与原始数据标签进行对比分析)