НачатьНачать бесплатно

Visualizing decision & margin bounds using `plot()`

In this exercise, you will rebuild the SVM model (as a refresher) and use the built in SVM plot() function to visualize the decision regions and support vectors. The training data is available in the dataframe trainset.

Это упражнение является частью курса

Support Vector Machines in R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Load the library needed to build an SVM model.
  • Build a linear SVM model using the training data.
  • Plot the decision regions and support vectors.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

#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 = ___)
Редактировать и запускать код