ガンマここ

Question

がコードであるラジアルカーネルとSVMに変更：

library(e1071) 
set.seed(1) 
x = matrix(rnorm(200 * 2), ncol = 2) 
x[1:100, ] = x[1:100, ] + 2 
x[101:150, ] = x[101:150, ] - 2 
y = c(rep(1, 150), rep(2, 50)) 
dat = data.frame(x = x, y = as.factor(y)) 
head(dat) 
plot(x, col = y) 
train = sample(200, 100) 
svmfit = svm(y ~ ., data = dat[train, ], kernel = "radial", gammma = 1, cost = 1) 
plot(svmfit, dat[train, ]) 
summary(svmfit) 

要約におけるガンマパラメータは、私が設定したものと異なっている：

Call: 
svm(formula = y ~ ., data = dat[train, ], kernel = "radial", gammma = 1, cost = 1) 


Parameters: 
    SVM-Type: C-classification 
SVM-Kernel: radial 
     cost: 1 
     gamma: 0.5 

Number of Support Vectors: 36 

(18 18) 


Number of Classes: 2 

Levels: 
1 2 

何が悪かったのか？

Answer 1

パラメータのスペルが間違っていると、よく見てくださいgammma、mの数が表示されますか？それは...

以上2.

はしかし間違ったパラメータを指定するための例外を上昇ないためe1071中の作者に

library(e1071) 
set.seed(1) 
x = matrix(rnorm(200 * 2), ncol = 2) 
x[1:100, ] = x[1:100, ] + 2 
x[101:150, ] = x[101:150, ] - 2 
y = c(rep(1, 150), rep(2, 50)) 
dat = data.frame(x = x, y = as.factor(y)) 
head(dat) 
plot(x, col = y) 
train = sample(200, 100) 
svmfit = svm(y ~ ., data = dat[train, ], kernel = "radial", gamma = 1, cost = 1) 
plot(svmfit, dat[train, ]) 
summary(svmfit) 

恥を試してみてくださいがあることを確認するために私にしばらく時間がかかりました