Support vectors visualiseren met ggplot
In deze oefening plot je de trainingsgegevensset waarmee je een lineaire SVM hebt gebouwd en markeer je de support vectors. De trainingsgegevensset is alvast voor je ingeladen in het dataframe trainset en het SVM-model staat in de variabele svm_model.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Support Vector Machines in R
Oefeninstructies
- Laad
ggplot2. - Plot de trainingsgegevensset.
- Markeer de support vectors in de plot met hun indexen uit het SVM-model.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
#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