svm java 预测,SVM模型预测查询
我是R的新手，并为文档分类制作了简单的SVM模型 .
library(tm)
library(e1071)
# my sample data
texts
"games",
"basketball",
"games games games games")
categories
# my sample dtm
dtm
df
# model based on sample data
model
# new data to be classified
new
dtm_n
inspect(dtm_n)
df_n
# doing the prediction
predict(model, df_n)
假设我已经制作了这个简单的svm模型，并使用这个模型来预测另一个随机文档 . 如果我跑了，我明白了
df_n
<>
Non-/sparse entries: 3/0
Sparsity : 0%
Maximal term length: 10
Weighting : term frequency (tf)
Sample :
Terms
Docs basketball games soccer
1 1 4 1
>
> predict(model, df_n)
1
sports
Levels: e-sports sports
不确定它是如何结束这个结果的 .
根据wikepedia的说法，svm就像给定一组训练样例一样，每个训练样例都标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法构建一个模型，为一个类别或另一个类别分配新的例子 .
然后，就我而言，我如何构建训练算法？是否有一个好地方可以看到模型在R中实际设置和处理的方式？或者你能给我一个关于svm /预测过程的简短解释吗？
如果有人可以帮助我走上正轨，请给我一个建议 .
感谢您阅读本文，并希望您度过美好的一天 .
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