So zeichnen sie ein svm-objekt in r (mit beispiel)

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um ein Support Vector Machine (SVM)-Objekt in R zu plotten:

 library (e1071)

plot(svm_model, df)

In diesem Beispiel ist df der Name des Datenrahmens und svm_model ist eine Support-Vektor-Maschinenanpassung mit der Funktion svm() .

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: So zeichnen Sie ein SVM-Objekt in R auf

Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R, der Informationen über verschiedene Basketballspieler enthält:

 #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

Nehmen wir an, wir möchten eine Support-Vektor-Maschine erstellen, die variable Punkte verwendet und dabei hilft, vorherzusagen, ob ein Spieler gut ist oder nicht (0 = nein, 1 = ja).

Wir können den folgenden Code verwenden, um die Support-Vektor-Maschine anzupassen und dann die Ergebnisse grafisch darzustellen:

 library (e1071)

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

#plot support vector machine
plot(model, df) 

Das Diagramm zeigt die Werte der Assist- Variablen auf der x-Achse, die Werte der Punktevariablen auf der y-Achse und verwendet zwei verschiedene Farben, um anzuzeigen, ob ein Spieler voraussichtlich gut ist (rot) oder nicht (gelb) .

Beachten Sie, dass Sie das Argument color.palette in der Funktion plot() verwenden können, um eine andere Farbpalette für den Plot zu verwenden.

Beispielsweise könnten wir uns für die Farbpalette heat.colors entscheiden:

 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 ) 

Weitere beliebte Optionen für das Argument color.palette sind:

• Regenbogen
• Geländefarben
• topo.colors

Jede Farbpalette erzeugt unterschiedliche Farben für den Plot.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in R ausführen:

So filtern Sie eindeutige Werte mit dplyr
So filtern Sie mit dplyr nach mehreren Bedingungen
So zählen Sie die Anzahl der Vorkommen in Spalten in R