MNISTのデータをRのSVM(コードは下記参照)で予測してみました。
すると、エラー率が80%以上・・・
正答率は0%になってしまいました。
正答率を上げるべく、チューニングの方法を教えてください!
(数学もSVMもRも初心者ですので簡単だとありがたいです・・・)
R
1library(kernlab) 2MN <- read.csv("C:/work/Downloads/train (1).csv") 3rowdata<-nrow(MN) 4random_ids<-sample(rowdata,rowdata*0.5) 5random_ids 6MN_training<-MN[random_ids, ] 7MN_training 8MN_predicting<-MN[-random_ids, ] 9MN_predicting 10MN_svm<-ksvm(label ~., data=MN_training ) 11MN_svm 12result_predict<-predict(MN_svm, MN_predicting) 13result_predict 14table(result_predict,MN_predicting$label) 15precision.percentage <- (sum(diag(result_predict)/nrow(MN_svm)))*100 16print(precision) 17print(paste(precision.percentage, "%", sep=''))
##得られた結果
precision.percentage <- (sum(diag(result_predict)/nrow(MN_svm)))*100
print(precision)
Error in print(precision) : object 'precision' not found
print(paste(precision.percentage, "%", sep=''))
[1] "0%"
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