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Support-Vektor-Maschinen sind statistische und maschinelles Lernen-Techniken mit dem Hauptziel der Vorhersage. Sie können auf kontinuierliche, binäre und kategoriale Ergebnisse angewendet werden, analog zur Gaussian-, logistischen und multinomialen Regression. Wir stellen einen neuen Befehl zu diesem Zweck vor, svmachines. Dieses Paket ist ein dünner Wrapper für die weit verbreitete libsvm (Chang und Lin, 2011, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 2(3): Artikel 27). Wir veranschaulichen svmachines mit zwei Beispielen.
Guenther et al. (2016) haben diese Frage untersucht.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: