Как построить объект svm в r (с примером)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для построения объекта машины опорных векторов (SVM) в R:

 library (e1071)

plot(svm_model, df)

В этом примере df — это имя фрейма данных, а svm_model — это машина опорных векторов, подобранная с помощью функции svm() .

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: как построить объект SVM в R

Предположим, у нас есть следующий кадр данных в R, содержащий информацию о различных баскетболистах:

 #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

Допустим, мы хотим создать машину опорных векторов, которая использует переменные точки и помогает предсказать, хорош ли игрок или нет (0 = нет, 1 = да).

Мы можем использовать следующий код, чтобы подогнать машину опорных векторов, а затем построить график результатов:

 library (e1071)

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

#plot support vector machine
plot(model, df) 

На графике отображаются значения вспомогательной переменной по оси X, значения переменной очков по оси Y, а также используются два разных цвета для отображения того, будет ли игрок прогнозируемым хорошим (красный) или нет (желтый).

Обратите внимание, что вы можете использовать аргумент color.palette в функцииplot() , чтобы использовать для графика другую цветовую палитру.

Например, мы могли бы использовать цветовую палитру Heat.colors :

 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 ) 

Другие популярные варианты аргумента color.palette включают в себя:

• Радуга
• местность.цвета
• топо.цвета

Каждая цветовая палитра будет создавать разные цвета для графика.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в R:

Как фильтровать уникальные значения с помощью dplyr
Как фильтровать по нескольким условиям с помощью dplyr
Как подсчитать количество вхождений в столбцах в R