R 如何得到支持向量机的分类误差?

R 如何得到支持向量机的分类误差?,r,classification,svm,R,Classification,Svm,我创建了我的SVM模型并创建了混淆矩阵,它看起来不像我习惯的正常混淆矩阵,例如:假阳性、真阳性、真阴性、假阴性格式 我需要得到分类错误。我已经查看了一些资源,但我仍然不知所措 trainIndex <- createDataPartition(datasetclass$V1,list=FALSE, p = .80,times=1) dataTrain <- datasetattributes[ trainIndex,] dataTest <- datasetattribute

我创建了我的SVM模型并创建了混淆矩阵,它看起来不像我习惯的正常混淆矩阵,例如:假阳性、真阳性、真阴性、假阴性格式

我需要得到分类错误。我已经查看了一些资源,但我仍然不知所措

trainIndex <- createDataPartition(datasetclass$V1,list=FALSE, p = .80,times=1)
dataTrain <- datasetattributes[ trainIndex,]
dataTest  <- datasetattributes[-trainIndex,]

classTrain <- datasetclass[ trainIndex,]
classTest  <- datasetclass[-trainIndex,]

svm.model <- svm(classTrain ~ ., data = dataTrain, cost = 1)

svm.pred <- predict(svm.model, dataTest)

# confusion matrix
tab <- table(pred = svm.pred, true = classTest)
trainIndex得到了答案!
在构建SVM模型时,我需要将“类型”参数设置为“C分类”:

svm.model <- svm(classTrain ~ ., data = dataTrain, cost = 1,type="C-classification")
svm.model
tab <- table(pred = svm.pred, true = classTest)
classification_error <- 1- sum(svm.pred == classTest)/length(svm.pred)