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`plot()` का उपयोग करके decision और margin bounds को विज़ुअलाइज़ करना

इस अभ्यास में, आप SVM मॉडल को दोबारा बनाएँगे (एक ताज़ा याद दिलाने के रूप में) और built-in SVM plot() फंक्शन का उपयोग करके decision regions और support vectors को विज़ुअलाइज़ करेंगे. ट्रेनिंग डेटा dataframe trainset में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Support Vector Machines

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • SVM मॉडल बनाने के लिए ज़रूरी लाइब्रेरी लोड कीजिए.
  • ट्रेनिंग डेटा का उपयोग करके एक linear SVM मॉडल बनाइए.
  • Decision regions और support vectors को प्लॉट कीजिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

#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 = ___)
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