決定境界とマージンを可視化する

前の演習では、線形分離可能なデータセットに対して 2 つの線形分類器（cost = 1 と cost = 100）を作成しました。この演習では、2 つの分類器のマージンを 1 つのプロット上で可視化します。次のオブジェクトが使用できます。

学習用データセット：trainset
cost = 1 と cost = 100 の分類器：それぞれ svm_model_1 と svm_model_100
cost = 1 の分類器の傾きと切片：slope_1 と intercept_1
cost = 100 の分類器の傾きと切片：slope_100 と intercept_100
2 つの cost に対する重みベクトル：それぞれ w_1 と w_100
学習データの基本的な散布図：train_plot

ggplot2 ライブラリはすでに読み込まれています。

この演習はコースの一部です

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

#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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