如何在 r 中绘制 svm 对象（带有示例）

您可以使用以下基本语法在 R 中绘制支持向量机 (SVM) 对象：

 library (e1071)

plot(svm_model, df)

在此示例中， df是数据框名称， svm_model是使用svm()函数拟合的支持向量机。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：如何在 R 中绘制 SVM 对象

假设我们在 R 中有以下数据框，其中包含有关各种篮球运动员的信息：

 #create data frame
df <- data. frame (points = c(4, 5, 5, 7, 8, 12, 15, 22, 25, 29),
                 assists = c(3, 4, 6, 8, 5, 6, 5, 6, 8, 12),
                 good = factor(c(0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1)))

#view data frame
df

   points assists good
1 4 3 0
2 5 4 0
3 5 6 0
4 7 8 1
5 8 5 0
6 12 6 1
7 15 5 0
8 22 6 1
9 25 8 1
10 29 12 1

假设我们想要创建一个支持向量机，它使用变量点并帮助预测玩家是否优秀（0 = 否，1 = 是）。

我们可以使用以下代码来拟合支持向量机，然后绘制结果：

 library (e1071)

#fit support vector machine
model = svm(good ~ points + assists, data = df)

#plot support vector machine
plot(model, df) 

该图在 x 轴上显示辅助变量的值，在 y 轴上显示点变量的值，并使用两种不同的颜色来显示玩家是否被预测为优秀（红色）或不是（黄色）。

请注意，您可以在plot()函数中使用color.palette参数来为绘图使用不同的调色板。

例如，我们可以选择使用heat.colors调色板：

 library (e1071)

#fit support vector machine
model = svm(good ~ points + assists, data = df)

#plot support vector machine using different color palette
plot(model, df, color. palette = heat. colors ) 

color.palette参数的其他流行选择包括：

• 彩虹
• 地形颜色
• 拓扑颜色

每个调色板都会为绘图产生不同的颜色。

其他资源

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