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>Übungsanweisungen
- Erzeuge ein Data Frame
dfmit:- 400 Punkten mit den Variablen
x1undx2. x1undx2gleichmäßig verteilt in (-1, 1).
- 400 Punkten mit den Variablen
- 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))