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Erzeugen eines 2D radial separierbaren Datensatzes

In dieser Übung erstellst du einen 2D radial separierbaren Datensatz mit 400 gleichmäßig verteilten Datenpunkten.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Support Vector Machines in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Erzeuge ein Data Frame df mit:
    • 400 Punkten mit den Variablen x1 und x2.
    • x1 und x2 gleichmäßig verteilt in (-1, 1).
  • Führe eine kreisförmige Grenze mit Radius 0.8 ein, zentriert im Ursprung.
  • Erzeuge df$y, das den Wert -1 oder 1 annimmt, je nachdem, ob ein Punkt innerhalb oder außerhalb des Kreises liegt.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

#set number of variables and seed
n <- ___
set.seed(1)

#Generate data frame with two uniformly distributed predictors, x1 and x2
df <- data.frame(x1 = runif(n, min = ___, max = ___), 
                 x2 = runif(n, min = ___, max = ___))

#We want a circular boundary. Set boundary radius 
radius <- ___
radius_squared <- radius^2

#create dependent categorical variable, y, with value -1 or 1 depending on whether point lies
#within or outside the circle.
df$y <- factor(ifelse(df$___ + df$___ < radius_squared, -1, 1), levels = c(-1, 1))
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