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.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Maszyny wektorów nośnych w R

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

#add decision boundary and margins for cost = 1 to training data scatter plot
train_plot_with_margins <- train_plot + 
    geom_abline(slope = ___, intercept = ___) +
    geom_abline(slope = ___, intercept = ___-1/w_1[2], linetype = "dashed")+
    geom_abline(slope = ___, intercept = ___+1/w_1[2], linetype = "dashed")

#display plot
train_plot_with_margins

Edytuj i uruchom kod