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연습 문제

의사 결정 경계와 마진 시각화

이전 연습 문제에서는 선형적으로 분리 가능한 데이터셋에 대해 두 개의 선형 분류기를 만들었는데, 하나는 cost = 1, 다른 하나는 cost = 100이었죠. 이번 연습 문제에서는 두 분류기의 마진을 하나의 플롯에 시각화해 보겠습니다. 다음 객체들을 사용할 수 있습니다:

  • 학습 데이터셋: trainset.
  • cost = 1과 cost = 100 분류기: 각각 svm_model_1과 svm_model_100.
  • cost = 1 분류기의 기울기와 절편: slope_1, intercept_1.
  • cost = 100 분류기의 기울기와 절편: slope_100, intercept_100.
  • 두 비용에 대한 가중치 벡터: 각각 w_1, w_100.
  • 학습 데이터의 기본 산점도: train_plot.

ggplot2 라이브러리는 미리 로드되어 있습니다.

지침 1/2

undefined XP
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    2
  • cost = 1 분류기의 의사 결정 경계와 마진을 학습 데이터 플롯에 추가하세요.
  • 결과 플롯을 표시하세요.