Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Trực quan hóa ranh giới quyết định và lề

Trong bài trước, bạn đã xây dựng hai bộ phân loại tuyến tính cho một tập dữ liệu tách tuyến tính: một với cost = 1 và một với cost = 100. Trong bài này, bạn sẽ trực quan hóa các lề (margins) cho hai bộ phân loại đó trên cùng một biểu đồ. Các đối tượng sau có sẵn để sử dụng:

  • Tập dữ liệu huấn luyện: trainset.
  • Hai bộ phân loại với cost = 1 và cost = 100 lần lượt nằm trong svm_model_1 và svm_model_100.
  • Hệ số góc (slope) và hệ số chặn (intercept) cho bộ phân loại cost = 1 được lưu trong slope_1 và intercept_1.
  • Hệ số góc và hệ số chặn cho bộ phân loại cost = 100 được lưu trong slope_100 và intercept_100.
  • Vector trọng số cho hai mức cost lần lượt được lưu trong w_1 và w_100
  • Biểu đồ scatter cơ bản của dữ liệu huấn luyện được lưu trong train_plot

Thư viện ggplot2 đã được nạp sẵn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Support Vector Machines bằng R

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

#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
Chỉnh sửa và Chạy Mã