Как составить график классификации SVM в R

У меня есть SVM в R, и теперь я хотел бы построить классификационное пространство для этой машины. Я нашел несколько примеров в Интернете, но я не могу понять их.

My R script выглядит следующим образом:

library(e1071)
day_of_week <- c(0,1,2,3,4,5,6)
holiday <- factor( c(T, F, F, F, F, F, T) )
model <- svm(day_of_week, holiday)
plot(model, day_of_week, holiday)

Я не могу заставить команду plot работать. Я бы хотел, чтобы на графике что-то вроде этого http://bm2.genes.nig.ac.jp/RGM2/R_current/library/e1071/man/images/plot.svm_001.png

Ответ 1

Прежде всего, функция plot.svm предполагает, что данные изменяются в двух измерениях. Данные, которые вы использовали в вашем примере, являются только одномерными, и поэтому граница принятия решения должна быть построена на линии, которая не поддерживается. Во-вторых, функция, как представляется, нуждается в кадре данных в качестве входных данных, и вы работаете с векторами.

Это должно работать...

library(e1071)

day = c(0,1,2,3,4,5,6)
weather = c(1,0,0,0,0,0,0)
happy = factor(c(T,F,F,F,F,F,F))

d = data.frame(day=day, weather=weather, happy=happy)
model = svm(happy ~ day + weather, data = d)
plot(model, d)

Ответ 2

В качестве альтернативы вы можете использовать пакет kernlab:

library(kernlab)

model.ksvm = ksvm(happy ~ day + weather, data = d, type="C-svc")
plot(model.ksvm, data=d)