R 如何得到支持向量机的分类误差?
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$V1,list=FALSE, p = .80,times=1) dataTrain <- datasetattributes[ trainIndex,] dataTest <- datasetattribute
trainIndex <- createDataPartition(datasetclass$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)