ggplot でサポートベクターを可視化する
この演習では、線形SVMの学習に使ったトレーニングデータセットをプロットし、サポートベクターを強調表示します。トレーニングデータセットはデータフレーム trainset に、SVMモデルは変数 svm_model にあらかじめ読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶSupport Vector Machines
演習の手順
ggplot2をロードします。- トレーニングデータセットをプロットします。
- SVMモデルのインデックスを使って、プロット上でサポートベクターをマークします。
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。
#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