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डिसीजन बाउंड्री और मार्जिन का विज़ुअलाइज़ेशन

पिछले अभ्यास में आपने एक रेखीय रूप से विभाज्य डेटासेट के लिए दो लीनियर क्लासिफायर बनाए थे, एक में cost = 1 और दूसरे में cost = 100। इस अभ्यास में आप एक ही प्लॉट पर दोनों क्लासिफायर के मार्जिन को विज़ुअलाइज़ करेंगे। आपके लिए निम्न ऑब्जेक्ट उपलब्ध हैं:

  • ट्रेनिंग डेटासेट: trainset.
  • cost = 1 और cost = 100 वाले क्लासिफायर क्रमशः svm_model_1 और svm_model_100 में हैं।
  • cost = 1 क्लासिफायर का slope और intercept क्रमशः slope_1 और intercept_1 में स्टोर है।
  • cost = 100 क्लासिफायर का slope और intercept क्रमशः slope_100 और intercept_100 में स्टोर है।
  • दोनों costs के लिए वेट वेक्टर क्रमशः w_1 और w_100 में स्टोर हैं।
  • ट्रेनिंग डेटा का एक बेसिक स्कैटर प्लॉट train_plot में स्टोर है।

ggplot2 लाइब्रेरी पहले से प्रीलोड की गई है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Support Vector Machines

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

#add decision boundary and margins for cost = 1 to training data scatter plot
train_plot_with_margins <- train_plot + 
    geom_abline(slope = ___, intercept = ___) +
    geom_abline(slope = ___, intercept = ___-1/w_1[2], linetype = "dashed")+
    geom_abline(slope = ___, intercept = ___+1/w_1[2], linetype = "dashed")

#display plot
train_plot_with_margins
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