Visualizando regiões de decisão e margens usando `plot()`
Neste exercício, você vai reconstruir o modelo de SVM (como uma revisão) e usar a função plot() embutida do SVM para visualizar as regiões de decisão e os vetores de suporte. Os dados de treino estão disponíveis no dataframe trainset.
Este exercicio faz parte do curso
Support Vector Machines em R
Instruções do exercicio
- Carregue a biblioteca necessária para construir um modelo de SVM.
- Construa um modelo de SVM linear usando os dados de treino.
- Plote as regiões de decisão e os vetores de suporte.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
#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 = ___)