`ggplot2` के साथ डिसीजन और मार्जिन बॉन्ड्रीज़ का विज़ुअलाइज़ेशन
इस अभ्यास में, आप पिछली कसरत में बनाए गए सपोर्ट वेक्टर स्कैटर प्लॉट पर डिसीजन और मार्जिन बॉन्ड्रीज़ जोड़ेंगे। SVM मॉडल वैरिएबल svm_model में उपलब्ध है और वेट वेक्टर पहले से कैलकुलेट कर दिया गया है, जो वैरिएबल w में उपलब्ध है। ggplot2 लाइब्रेरी भी पहले से प्रीलोड की गई है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Support Vector Machines
अभ्यास निर्देश
- डिसीजन बॉन्ड्री की ढलान (slope) और इंटरसेप्ट कैलकुलेट करें.
- प्लॉट में डिसीजन बॉन्ड्री जोड़ें.
- प्लॉट में मार्जिन बॉन्ड्रीज़ जोड़ें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
#calculate slope and intercept of decision boundary from weight vector and svm model
slope_1 <- -___/w[2]
intercept_1 <- ___$rho/w[2]
#build scatter plot of training dataset
scatter_plot <- ggplot(data = trainset, aes(x = x1, y = x2, color = y)) +
geom_point() + scale_color_manual(values = c("red", "blue"))
#add decision boundary
plot_decision <- scatter_plot + ___(slope = ___, intercept = ___)
#add margin boundaries
plot_margins <- plot_decision +
___(slope = ___, intercept = ___ - 1/w[2], linetype = "dashed")+
___(slope = ___, intercept = ___ + 1/w[2], linetype = "dashed")
#display plot
plot_margins