286
правок
Изменения
Пример на языке R
'''Метод опорных векторов''' (англ. ''support vector machine'', ''SVM'') — один из наиболее популярных методов обучения, который применяется для решения задач классификации и регрессии. Основная идея метода заключается в построении гиперплоскости, разделяющей объекты выборки наиболее оптимальным способом. Алгоритм работает в предположении, что чем больше расстояние (зазор) между разделяющей гиперплоскостью и объектами разделяемых классов, тем меньше будет средняя ошибка классификатора.
== Метод опорных векторов в задаче классификации ==
}
System.out.format("USPS error rate = %.2f%%\n", 100.0 * error / test.x().length);
=== Пример на языке R ===
{{Main|Примеры кода на R}}
<font color="gray"># importing package and its' dependencies</font>
library(caret)
<font color="gray">#reading data</font>
data <- read.csv(<font color="green">"input.csv"</font>, <font color="#660099">sep</font> = <font color="green">','</font>, <font color="#660099">header</font> = FALSE)
<font color="gray"># splitting data into train and test sets</font>
index <- createDataPartition(<font color="#660099">y</font> = data$<strong><font color="#660E7A">target</font></strong>, <font color="#660099">p</font> = <font color="blue">0.8</font>, <font color="#660099">list</font> = FALSE)
training <- data[index,]
testing <- data[-index,]
<font color="gray"># evaluating model</font>
fit <- train(target ~ x + y + z,
<font color="#660099">data</font> = train_flats,
<font color="#660099">method</font> = <font color="green">"svmRadial"</font>,
<font color="#660099">trControl</font> = trainControl(<font color="#660099">method</font> = <font color="green">"repeatedcv"</font>, <font color="#660099">number</font> = <font color="blue">10</font>, <font color="#660099">repeats</font> = <font color="blue">3</font>))
<font color="gray"># printing parameters</font>
print(fit)
== См. также ==
