R语言做的SVM如何输出正确率?

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pred<-predict(model3,x2)sum(pred==test_set$组别)/dim(test_set)[1]然后结果是0,单独看了predict(model3,x2)的结果,发现结果如图> predict(model3,x2)结果并不是0,1,所以自然结果会是0了,所以想问,如何输出测试数据的组别?难道不是用predict函数吗?为什么会输出非0,1的结果?(见图2的table)如何改呢?

参考技术A 可以从datasets软件包中的iris数据集里获取,下面我们演示性地列出了前5行数据。成功载入数据后,易见其中共包含了150个样本(被标记为setosa、versicolor和virginica的样本各50个),以及四个样本特征,分别是Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length和Petal.Width。追问

我想问的主要问题是,为什么pre输出的值不是0,1

参考技术B 把输出结果可以用Sigmoid函数转换成0~1之间的预测值。

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