Візуалізація меж ухвалення рішень і полів допуску

У попередній вправі ви побудували два лінійні класифікатори для лінійно відокремлюваного набору даних: один з cost = 1, інший з cost = 100. У цій вправі ви візуалізуєте поля допуску для обох класифікаторів на одному графіку. Доступні такі об'єкти:

Тренувальний набір даних: trainset.
Класифікатори з cost = 1 та cost = 100 у змінних svm_model_1 і svm_model_100 відповідно.
Кутовий коефіцієнт і перетин для класифікатора з cost = 1 збережено в slope_1 і intercept_1.
Кутовий коефіцієнт і перетин для класифікатора з cost = 100 збережено в slope_100 і intercept_100.
Вектори ваг для обох значень параметра збережено у w_1 і w_100 відповідно.
Базовий точковий графік тренувальних даних збережено в train_plot.

Бібліотеку ggplot2 попередньо завантажено.

Ця вправа є частиною курсу

Support Vector Machines в R

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

#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

Редагувати та запускати код