Visualizzare confini di decisione e margine usando `plot()`
In questo esercizio ricostruirai il modello SVM (come ripasso) e userai la funzione plot() integrata di SVM per visualizzare le regioni decisionali e i vettori di supporto. I dati di training sono disponibili nel dataframe trainset.
Questo esercizio fa parte del corso
Support Vector Machines in R
Istruzioni dell'esercizio
- Carica la libreria necessaria per costruire un modello SVM.
- Costruisci un modello SVM lineare usando i dati di training.
- Traccia le regioni decisionali e i vettori di supporto.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
#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 = ___)