Visualizzare i support vector con ggplot
In questo esercizio traccerai l’insieme di dati di training che hai usato per costruire una SVM lineare e metterai in evidenza i support vector. L’insieme di dati di training è stato caricato per te nel dataframe trainset e il modello SVM è memorizzato nella variabile svm_model.
Questo esercizio fa parte del corso
Support Vector Machines in R
Istruzioni dell'esercizio
- Carica
ggplot2. - Traccia l’insieme di dati di training.
- Evidenzia i support vector nel grafico usando i loro indici dal modello SVM.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
#load ggplot
library(ggplot2)
#build scatter plot of training dataset
scatter_plot <- ggplot(data = ___, aes(x = x1, y = x2, color = y)) +
geom_point() +
scale_color_manual(values = c("red", "blue"))
#add plot layer marking out the support vectors
layered_plot <-
scatter_plot + geom_point(data = trainset[svm_model$___, ], aes(x = x1, y = x2), color = "purple", size = 4, alpha = 0.5)
#display plot
layered_plot