SVM分類 - 正規化のR

Question

私はSVMの分類で作業したいと思います。 SVMモデルを使用する前に、データセットの列ごとにフィーチャを正規化（または拡大縮小）することは可能ですか？

あなたのデータはNaN値を持つか、0分散を持つ変数が含まれている場合は、最初の関数を使用する前に、元のデータセットを処理し、サブセットができます：あなたはsapplyでscale機能を使用することができます

train <- read.csv("train.csv") 
test <- read.csv("test.csv") 

svm.fit=svm(as.factor(type)~ ., data=train, core="libsvm",kernel="linear",cross=10, probability=TRUE) 

Answer 1

上記。

# get a vector of variables to drop 
dropVars <- sapply(train, function(i) { 
       if((is.numeric(i) & !any(is.nan(i)) & sd(i) > 0) | is.factor(i) | is.character(i)) TRUE 
       else FALSE 
       } 
# subset test dropping columns that don't fit the criteria 
smallerdf <- test[, dropVars] 

その後