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एक जटिल डेटासेट बनाना - भाग 2

इस अभ्यास में, आप पिछले अभ्यास में बनाए गए डेटासेट के लिए एक decision boundary बनाएँगे. यह boundary दो वृत्तों से मिलकर बनी है जिनका त्रिज्या 0.8 यूनिट है और जिनके केंद्र (x1 = -0.8, x2 = 0) और (x1 = 0.8, x2 = 0) पर हैं, जो मूल बिंदु पर एक-दूसरे को बस छूते हैं. एक बाइनरी classification वैरिएबल y परिभाषित कीजिए ताकि जो बिंदु किसी भी वृत्त के अंदर आते हैं, उनके लिए y = -1 हो और जो दोनों वृत्तों के बाहर आते हैं, उनके लिए y = 1 हो.

पिछले अभ्यास में बनाया गया डेटासेट dataframe df में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Support Vector Machines

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • वृत्तों का त्रिज्या और केंद्र सेट करें.
  • df में बाइनरी classification वैरिएबल y वाला एक कॉलम जोड़ें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

#set radius and centers
radius <- ___
center_1 <- c(___, ___)
center_2 <- c(___, ___)
radius_squared <- radius^2

#create binary classification variable
df$y <- factor(ifelse((df$x1-center_1[___])^2 + (df$x2-center_1[___])^2 < radius_squared|
                      (df$x1-center_2[___])^2 + (df$x2-center_2[___])^2 < radius_squared, ___, ___),
                      levels = c(-1, 1))
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