Trực quan hóa biên quyết định và biên lề bằng `plot()`
Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng lại mô hình SVM (ôn tập nhanh) và dùng hàm plot() tích hợp của SVM để trực quan hóa các vùng quyết định và các vector hỗ trợ. Dữ liệu huấn luyện có trong dataframe trainset.
Bài tập này là một phần của khóa học
Support Vector Machines bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Nạp thư viện cần thiết để xây dựng mô hình SVM.
- Xây dựng mô hình SVM tuyến tính bằng dữ liệu huấn luyện.
- Vẽ các vùng quyết định và các vector hỗ trợ.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
#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 = ___)