UCI Machine Learning Repository の Seoul Bike Sharing Demand のデータの分析5 - kernlabパッケージによるサポートベクターマシーンによる予測
www.crosshyou.info の続きです。 今回は、サポートベクターマシーンで予測してみます。 まず、kernlab パッケージを読み込みます。 ksvm() 関数でモデルを学習します。 RMSEを計算します。 RMSEは、5.5くらいなので、前回の決定木モデルと同じくらいです。 他のモデルと比較します。 パラメータのチューニングをすれば、…
