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RandomForestとSVMに関するyassのブックマーク (1)

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    13. > library(kernlab) > # データの読み込み(データは"../data/"ディレクトリに置いておく) > abalone <- read.csv("../data/abalone.data", header=FALSE) > # 19番目のクラスを正例に,それ以外のクラスを負例とする > label <- abalone[, 9] > label[label==19] <- "positive" > label[label!="positive"] <- "negative" > label <- factor(label) > table(label) label negative positive 4145 32 正例32サンプル, 負例4145サンプルのデータ 14. > set.seed(123) > # クロスバリデーションの実行(多項式カーネルを用い,

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