1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Maszyny wektorów nośnych w R
Connected

ćwiczenie

Wizualizacja granic decyzyjnych i marginesów

W poprzednim ćwiczeniu zbudowano dwa liniowe klasyfikatory dla liniowo separowalnego zbioru danych – jeden z parametrem cost = 1, drugi z cost = 100. W tym ćwiczeniu zwizualizujesz marginesów obu klasyfikatorów na jednym wykresie. Dostępne są następujące obiekty:

  • Zbiór treningowy: trainset.
  • Klasyfikatory cost = 1 i cost = 100 zapisane odpowiednio w svm_model_1 i svm_model_100.
  • Nachylenie i punkt przecięcia dla klasyfikatora cost = 1 są zapisane w slope_1 i intercept_1.
  • Nachylenie i punkt przecięcia dla klasyfikatora cost = 100 są zapisane w slope_100 i intercept_100.
  • Wektory wag dla obu wartości kosztu są zapisane odpowiednio w w_1 i w_100.
  • Podstawowy wykres punktowy danych treningowych jest zapisany w train_plot.

Biblioteka ggplot2 jest już załadowana.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Dodaj granicę decyzyjną i marginesów dla klasyfikatora cost = 1 do wykresu danych treningowych.
  • Wyświetl otrzymany wykres.