SVM的分类误差如何得到？答案

【问题标题】：How to get the classification error of SVM?SVM的分类误差如何得到？
【发布时间】：2023-04-01 03:52:01
【问题描述】：

我创建了我的SVM模型并创建了混淆矩阵，它看起来不像我习惯的正常混淆矩阵，例如：False Positive,True positive,Truenegative,False Negative格式。

我需要得到分类错误。我已经查看了几个资源，但我仍然不知所措。

trainIndex <- createDataPartition(datasetclass$V1,list=FALSE, p = .80,times=1)
dataTrain <- datasetattributes[ trainIndex,]
dataTest  <- datasetattributes[-trainIndex,]

classTrain <- datasetclass[ trainIndex,]
classTest  <- datasetclass[-trainIndex,]

svm.model <- svm(classTrain ~ ., data = dataTrain, cost = 1)

svm.pred <- predict(svm.model, dataTest)

# confusion matrix
tab <- table(pred = svm.pred, true = classTest)

【问题讨论】：

标签： r classification svm

【解决方案1】：

得到答案！在构建 SVM 模型时，我需要将“类型”参数设置为“C 分类”：

svm.model <- svm(classTrain ~ ., data = dataTrain, cost = 1,type="C-classification")

然后我可以得到我的混淆矩阵：

tab <- table(pred = svm.pred, true = classTest)

而分类错误为：

classification_error <- 1- sum(svm.pred == classTest)/length(svm.pred)

【讨论】：