Wizualizacja granic decyzyjnych i marginesów za pomocą `plot()`
W tym ćwiczeniu zbudujesz ponownie model SVM (dla przypomnienia) i użyjesz wbudowanej funkcji plot() dla SVM, aby zwizualizować obszary decyzyjne oraz wektory nośne. Dane treningowe są dostępne w ramce danych trainset.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Maszyny wektorów nośnych w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Wczytaj bibliotekę potrzebną do zbudowania modelu SVM.
- Zbuduj liniowy model SVM, korzystając z danych treningowych.
- Wyrysuj obszary decyzyjne i wektory nośne.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
#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 = ___)