Visualizar las regiones de decisión y los márgenes con `plot()`
En este ejercicio, volverás a crear el modelo SVM (como repaso) y usarás la función incorporada plot() de SVM para visualizar las regiones de decisión y los vectores de soporte. Los datos de entrenamiento están en el dataframe trainset.
Este ejercicio forma parte del curso
Máquinas de Vectores de Soporte en R
Instrucciones del ejercicio
- Carga la librería necesaria para construir un modelo SVM.
- Construye un modelo SVM lineal usando los datos de entrenamiento.
- Representa las regiones de decisión y los vectores de soporte.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
#load required library
library(___)
#build svm model
svm_model<-
svm(y ~ ., data = ___, type = "C-classification",
kernel = "___", scale = FALSE)
#plot decision boundaries and support vectors for the training data
plot(x = svm_model, data = ___)