R_Language 板


LINE

[問題類型]: 程式諮詢(我想用R做某件事情,但是我不知道要怎麼用R寫出來) [軟體熟悉度]: 使用者(已經有用R做過不少作品) [問題敘述]: 我有一個類別變數,有四個levels, 表達該列的受試者為年輕或老年、男性或女性。(YM、YF、OM、OF) 另有六個從0到8的測驗九點量表分數(可以想成是同一個測驗裡的不同題)。 我想達到的目的是讓SVM學習如何分辨這四個群體的表現, 進而告訴我這四個群體的差別(decision boundary)在哪。 更精確地說,我希望有個東西可以量化這四個群組的表現, 例如老年男性在這六題較其它三組給出較高的分數, 老年女性只在第一題稍高但其他都偏低,等等。 原本MANOVA再做事後分析應該就能解決這個問題, 但是六題每一題的分數在受試者間給出的都不是常態分佈, 所以目前嘗試用SVM解決... 或是大家有更好的辦法嗎? gamma和cost的選擇已經調整過,選擇表現最佳者, cross-validation也有做, 機器學習的結果已經確認是有效的,但我即使用str去看做出來的模型, 還是不知道decision boundary放在哪裡。 [程式範例]: svm.model <- svm(Subject_AgeSex ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6, data = train.data, scale = FALSE, cost = 64, gamma = 0.05, cross = 10) [環境敘述]: R version 3.3.2 (2016-10-31) Platform: x86_64-apple-darwin13.4.0 (64-bit) Running under: OS X El Capitan 10.11.6 locale: [1] zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8/C/zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8 attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base other attached packages: [1] ggplot2_2.2.0 e1071_1.6-7 loaded via a namespace (and not attached): [1] colorspace_1.3-2 scales_0.4.1 assertthat_0.1 lazyeval_0.2.0 [5] plyr_1.8.4 class_7.3-14 tools_3.3.2 gtable_0.2.0 [9] tibble_1.2 Rcpp_0.12.8 grid_3.3.2 munsell_0.4.3 [關鍵字]: SVM --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.121.113
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/R_Language/M.1484106227.A.28D.html ※ 編輯: clsmbstu (140.112.121.113), 01/11/2017 13:22:26 ※ 編輯: clsmbstu (140.112.121.113), 01/11/2017 13:24:49
1F:→ clsmbstu: 編輯內容:補充問題敘述與分析目的 01/11 13:25
2F:→ andrew43: 用predict(svm_model, dt) 其中 dt 中先放很密的數列 01/11 15:10
這樣的話,我只能不斷透過嘗試去尋找它在每一種狀況下的邊界囉? 例如說: newdata <- as.data.frame(matrix(rep(seq(0, 8, 0.01), times = 6), nrow = length(seq(0, 8, 0.01)), ncol = 6)) names(newdata) <- paste("X", 1:6, sep = "") predict(svm.model, newdata) 這種狀況是X1 ~ X6同步變動, 如果想看其中之一/之二比較高的狀況, 就要自行調整newdata的內容,我有理解錯嗎?謝謝! ※ 編輯: clsmbstu (140.112.121.113), 01/11/2017 15:50:18
3F:→ andrew43: 我覺得是這樣。和你一樣在str(svm_model)找不到解。 01/11 15:51
4F:推 vennu: 用mds降維,然後把4類結果用不同顏色標上去,再把sv畫上去 01/18 18:00
5F:→ vennu: 。試試…… 01/18 18:00







like.gif 您可能會有興趣的文章
icon.png[問題/行為] 貓晚上進房間會不會有憋尿問題
icon.pngRe: [閒聊] 選了錯誤的女孩成為魔法少女 XDDDDDDDDDD
icon.png[正妹] 瑞典 一張
icon.png[心得] EMS高領長版毛衣.墨小樓MC1002
icon.png[分享] 丹龍隔熱紙GE55+33+22
icon.png[問題] 清洗洗衣機
icon.png[尋物] 窗台下的空間
icon.png[閒聊] 双極の女神1 木魔爵
icon.png[售車] 新竹 1997 march 1297cc 白色 四門
icon.png[討論] 能從照片感受到攝影者心情嗎
icon.png[狂賀] 賀賀賀賀 賀!島村卯月!總選舉NO.1
icon.png[難過] 羨慕白皮膚的女生
icon.png閱讀文章
icon.png[黑特]
icon.png[問題] SBK S1安裝於安全帽位置
icon.png[分享] 舊woo100絕版開箱!!
icon.pngRe: [無言] 關於小包衛生紙
icon.png[開箱] E5-2683V3 RX480Strix 快睿C1 簡單測試
icon.png[心得] 蒼の海賊龍 地獄 執行者16PT
icon.png[售車] 1999年Virage iO 1.8EXi
icon.png[心得] 挑戰33 LV10 獅子座pt solo
icon.png[閒聊] 手把手教你不被桶之新手主購教學
icon.png[分享] Civic Type R 量產版官方照無預警流出
icon.png[售車] Golf 4 2.0 銀色 自排
icon.png[出售] Graco提籃汽座(有底座)2000元誠可議
icon.png[問題] 請問補牙材質掉了還能再補嗎?(台中半年內
icon.png[問題] 44th 單曲 生寫竟然都給重複的啊啊!
icon.png[心得] 華南紅卡/icash 核卡
icon.png[問題] 拔牙矯正這樣正常嗎
icon.png[贈送] 老莫高業 初業 102年版
icon.png[情報] 三大行動支付 本季掀戰火
icon.png[寶寶] 博客來Amos水蠟筆5/1特價五折
icon.pngRe: [心得] 新鮮人一些面試分享
icon.png[心得] 蒼の海賊龍 地獄 麒麟25PT
icon.pngRe: [閒聊] (君の名は。雷慎入) 君名二創漫畫翻譯
icon.pngRe: [閒聊] OGN中場影片:失蹤人口局 (英文字幕)
icon.png[問題] 台灣大哥大4G訊號差
icon.png[出售] [全國]全新千尋侘草LED燈, 水草

請輸入看板名稱,例如:Soft_Job站內搜尋

TOP