`plot()` を使って決定境界とマージンを可視化する
この演習では、復習としてSVMモデルを作り直し、組み込みのSVM用 plot() 関数を使って決定領域とサポートベクターを可視化します。学習用データはデータフレーム trainset にあります。
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
- SVMモデルの構築に必要なライブラリを読み込みます。
- 学習用データを使って線形SVMモデルを構築します。
- 決定領域とサポートベクターをプロットします。
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 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 = ___)