Visualisera besluts- och marginalgränser med `ggplot2`
I den här övningen lägger du till besluts- och marginalgränser i spridningsdiagrammet för stödvektorer som skapades i föregående övning. SVM-modellen finns tillgänglig i variabeln svm_model och viktvektorn har redan beräknats åt dig och finns i variabeln w. Biblioteket ggplot2 är också förladdat.
Den här övningen är en del av kursen
Support Vector Machines i R
Övningsinstruktioner
- Beräkna lutningen och intercept för beslutsgränsen.
- Lägg till beslutsgränsen i diagrammet.
- Lägg till marginalgränserna i diagrammet.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
#calculate slope and intercept of decision boundary from weight vector and svm model
slope_1 <- -___/w[2]
intercept_1 <- ___$rho/w[2]
#build scatter plot of training dataset
scatter_plot <- ggplot(data = trainset, aes(x = x1, y = x2, color = y)) +
geom_point() + scale_color_manual(values = c("red", "blue"))
#add decision boundary
plot_decision <- scatter_plot + ___(slope = ___, intercept = ___)
#add margin boundaries
plot_margins <- plot_decision +
___(slope = ___, intercept = ___ - 1/w[2], linetype = "dashed")+
___(slope = ___, intercept = ___ + 1/w[2], linetype = "dashed")
#display plot
plot_margins