Bing Image Creator で生成: Photo, Early morning, sunrise scene, birds are flying
の続きです。
今回は、R の kernlab パッケージの ksvm() 関数でサポートベクターマシーンによる判別を行います。
まず、kernlab パッケージを読み込みます。
モデルをフィットさせます。
predict() 関数で予測します。
予測結果をみてみます。
正解率を計算します。
正解率は、62.5% 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。
今回のコードは以下のとおりです。
# 予測方法７: サポートベクターマシーン
#
# パッケージを読み込む
library(kernlab)
#
# モデルをフィット
svm_mod <- ksvm(symboling ~ ., data = df_train,
type = "eps-svr",
cross = 10)
#
svm_mod
#
# 予測
yosoku_svm <- predict(svm_mod, newdata = df_test) |> round(0)
#
# 結果
table(yosoku_svm, df_test$symboling)
#
# 正解率
accu_svm <- (7 + 11 + 18 + 4) / nrow(df_test)
accu_svm
#
