Trực quan hóa các vector hỗ trợ bằng ggplot
Trong bài tập này, bạn sẽ vẽ bộ dữ liệu huấn luyện đã dùng để xây dựng SVM tuyến tính và đánh dấu các vector hỗ trợ. Bộ dữ liệu huấn luyện đã được nạp sẵn trong dataframe trainset và mô hình SVM được lưu trong biến svm_model.
Bài tập này là một phần của khóa học
Support Vector Machines bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Nạp
ggplot2. - Vẽ bộ dữ liệu huấn luyện.
- Đánh dấu các vector hỗ trợ trên biểu đồ bằng các chỉ số của chúng từ mô hình SVM.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
#load ggplot
library(ggplot2)
#build scatter plot of training dataset
scatter_plot <- ggplot(data = ___, aes(x = x1, y = x2, color = y)) +
geom_point() +
scale_color_manual(values = c("red", "blue"))
#add plot layer marking out the support vectors
layered_plot <-
scatter_plot + geom_point(data = trainset[svm_model$___, ], aes(x = x1, y = x2), color = "purple", size = 4, alpha = 0.5)
#display plot
layered_plot