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Re: 문제202. (오늘의 마지막 문제) for loop문을 더 사용해서 여러층으로 해도 되고.. 2024.07.25해당카페글 미리보기
as.matrix(2*(1:5)) C2_values <- as.matrix(5*(1:6)) C3_values <- as.matrix(10*(1:5)) results_3C <- data.frame( C1=numeric(), C2=numeric(), C3=numeric(), accuracy=numeric()) for (C1 in C1_values) { for (C2 in C2_values) { for (C3 in C3...
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Re: 문제202. (오늘의 마지막 문제) for loop문을 더 사용해서 여러층으로 해도 되고.. 2024.07.24해당카페글 미리보기
ggplot2) # 결과 저장을 위한 데이터프레임 생성 max_results <- data.frame(i = integer(), j = integer(), k = integer(), a = numeric()) # for loop 실행 for (i in 1:10) { temp_results <- data.frame(i = integer(), j = integer(), k = integer...
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Re: 문제197. (오늘의 마지막 문제)미국 대학 입학 데이터인 binary.csv 를 가지고 서포트 벡터 머신 모델을 2024.07.24해당카페글 미리보기
n$admit <- test_data$admit library(e1071) C_values <- c(1:100) gamma_values <- 2^(-20:-1) results <- data.frame( C=numeric(), gamma=numeric(), accuracy=numeric() ) for ( C in C_values){ for ( gamma in gamma_values){ set.seed(123) grade...
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Re: 문제197. (오늘의 마지막 문제)미국 대학 입학 데이터인 binary.csv 를 가지고 서포트 벡터 머신 모델을 2024.07.23해당카페글 미리보기
str(binary) # admit 변수를 팩터형으로 변환 binary$admit <- as.factor(binary$admit) binary$rank<-as.numeric(binary$rank) binary$gre<-as.numeric(binary$gre) str(binary) # 훈련 데이터와 테스트 데이터를 분리 library(caret) set.seed(1) train...
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Re: 문제197. (오늘의 마지막 문제)미국 대학 입학 데이터인 binary.csv 를 가지고 서포트 벡터 머신 모델을 2024.07.23해당카페글 미리보기
C_values <- c(1:100) C_values gamma_values <- 2^(-20:-1) gamma_values results <- data.frame( C=numeric(), gamma=numeric(), accuracy=numeric() ) for ( C in C_values) { for ( gamma in gamma_values) { # 모델 생성 및 하이퍼파라미터 설정...
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Re: 문제197. (오늘의 마지막 문제)미국 대학 입학 데이터인 binary.csv 를 가지고 서포트 벡터 머신 모델을 2024.07.23해당카페글 미리보기
n$admit <- test_data[ ,c('admit')] C_values <- c(1:100) gamma_values <- 2^(-20:-1) results <- data.frame( C=numeric(), gamma=numeric(), accuracy=numeric() ) bi_svm_model <- svm(admit ~ ., data = train_data_n, kernel = "radial", cost = C...
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Re: 문제197. (오늘의 마지막 문제)미국 대학 입학 데이터인 binary.csv 를 가지고 서포트 벡터 머신 모델을 2024.07.23해당카페글 미리보기
mydata_subset # 훈련 데이터와 테스트 데이터를 분리 library(caret) set.seed(1) results <- data.frame( C=numeric(), gamma=numeric(), accuracy=numeric() ) for ( C in C_values) { for ( gamma in gamma_values) { # 모델 생성 및 하이퍼파라미터...
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Re: 오늘의 마지막 문제. 지금 만든 나이브 베이즈 알 샤이니 화면을 쳇GPT 에게 요청해서.. 2024.07.11해당카페글 미리보기
result_percent <- round(result * 100, 2) result_with_percent <- paste0(colnames(result_percent), " : ", as.numeric(result_percent), "%") paste(result_with_percent, collapse = " ") }) }) } # Shiny 앱 실행 shinyApp(ui = ui, server = server...
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Re: 오늘의 마지막 문제. 유리의 종류 데이터를 가지고 유리의 종류를 분류하는 .... 2024.07.10해당카페글 미리보기
161 length(Glass_test_label) # 16 # 4단계: 모델 성능 평가 accuracies <- data.frame(k = integer(), accuracy = numeric()) set.seed(20) for (i in seq(1, 57, 2)) { result1 <- knn(train = Glass_train, test = Glass_test, cl = Glass_train_label...
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Re: 오늘의 마지막 문제. 유리의 종류 데이터를 가지고 유리의 종류를 분류하는 .... 2024.07.10해당카페글 미리보기
g_test_label <- Glass$Type[-train_indx] # 4단계: 모델 성능 평가 accuracies <- data.frame(k = integer(), accuracy = numeric()) set.seed(10) for (i in seq(1, 57, 2)) { result1 <- knn( train = g_train, test = g_test, cl = g_train_label, k...