Bing Image Creator で生成: Birdsview of rainforest jungles, running small river, photo
の続きです。
今回はkernlabパッケージをのksvm()関数を使ってサポートベクターマシーンによる判別をします。
まず、パッケージを読み込みます。
ksvm()関数でモデルをフィットします。
predict()関数でdf_testのデータを使って判別します。
さあ、結果はどうなるでしょうか？
正解率を計算します。
正解率は84%です。
confusionMatrix()関数も使いましょう。
決定木モデル、LASSO回帰、サポートベクターマシーンと３つの手法で判別をしてきました。結果をまとめて表示します。
決定木、LASSO、サポートベクターマシーンの３つはどれも同じくらいの正解率でした。
今回は以上です。
次回は、
です。
初めから読むには、
です。
