1. #1
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    Par défaut Support Vector Machine

    Bonjour à tous,

    J'aimerais que vous m'éclairiez quelque peu sur la méthode d'apprentissage avec le SVM. sur la documentation que j'ai pu consulter il est indiqué que c'est une méthode de classification, de ce fait j'ai des doutes sur l'application de cette méthode sur mon jeu de données. En effet je souhaite réaliser une régression avec des variables quantitatifs avec comme variable expliquée la biomasse (poids de matière sèche) et comme variable explicative le diamètre du tronc de l'arbre.

    Est-ce que le SVM peut être appliqué sur ce type de variables.

    Cordialement.

  2. #2
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    Par défaut

    Bonjour,

    après une longue nuit de lecture j'ai pu trouver une réponse à ma question.
    il existe plusieurs types de SVM dont la SVR pour support vector regression avec l'epsilon-régression et la nu-régression (pour savoir la différence entre les deux il suffit de faire une petite recherche sur un moteur de recherche).

    maintenant j'ai besoin d'aide dans l'écriture de la fonction car j'ai pas très bien saisie ses termes, d'après ma doc il en existe 4 : linéaire, Polynomiale, radiale et sigmoïde. En utilisant le programme R et le package e1017 j'obtiens le type d'SVM (epsilon), la fonction (radial) plus des terme que je n'est pas très bien compris tel que cost, gamma et epsilon:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    4
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    6
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    9
    10
     
    summary(bayadmay)
    SVM-Type:  eps-regression 
    SVM-Kernel:  radial 
    cost:  1 
    gamma:  1 
    epsilon:  0.1 
     
     
    Number of Support Vectors:  29

    pouvez-vous me donner l'équation de mon modèle avec tous ses termes.

    cordialement.

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