Zeichnen von Daten aus einer svm fit - hyperplane

Sie schrieb:

Ich verwendet svm zu finden hyperplane best fit regression

Aber nach:

Call:
svm(formula = q ~ ., data = data, kernel = "linear")

Parameters:
SVM-Type:  C-classification

du tust Klassifizierung.

Also, zunächst einmal entscheiden, was Sie brauchen: zu klassifizieren oder zu passen regression, von ?svm sehen wir:

type: ‘svm’ can be used as a classification machine, as a
      regression machine, or for novelty detection.  Depending of
      whether ‘y’ is a factor or not, the default setting for
      ‘type’ is ‘C-classification’ or ‘eps-regression’,
      respectively, but may be overwritten by setting an explicit
      value.

Da ich glaube, dass Sie nicht ändern Sie den parameter type von Ihrem default-Wert, sind Sie wahrscheinlich der Lösung des classification, so werde ich zeigen, wie visualisieren Sie diese für die Einstufung.

Nehmen wir an, es gibt 2 Klassen, erzeugen einige Daten:

> require(e1071) # for svm()                                                                                                                                                          
> require(rgl) # for 3d graphics.                                                                                                                                                                                    
> set.seed(12345)                                                                                                                                                                     
> seed <- .Random.seed                                                                                                                                                                
> t <- data.frame(x=runif(100), y=runif(100), z=runif(100), cl=NA)
> t$cl <- 2 * t$x + 3 * t$y - 5 * t$z                                                                                                                                                 
> t$cl <- as.factor(ifelse(t$cl>0,1,-1))
> t[1:4,]
           x         y         z cl
 1 0.7209039 0.2944654 0.5885923 -1
 2 0.8757732 0.6172537 0.8925918 -1
 3 0.7609823 0.9742741 0.1237949  1
 4 0.8861246 0.6182120 0.5133090  1

Da möchte man kernel='linear' die Grenze muss w1*x + w2*y + w3*z - w0 - hyperplane.
Unsere Aufgabe teilt sich in 2 Teilaufgaben: 1) bewerten Gleichung dieser Grenze Ebene 2) zeichnen Sie in dieser Ebene.

1) Auswertung der Gleichung der Grenz-Flugzeug

Erste, lassen Sie ' s laufen svm():

> svm_model <- svm(cl~x+y+z, t, type='C-classification', kernel='linear',scale=FALSE)

Schrieb ich hier ausdrücklich type=C-classification nur für Schwerpunkt wollen wir tun Klassifizierung.
scale=FALSE bedeutet, wir wollen svm() zu laufen, direkt mit der zur Verfügung gestellten Daten ohne Skalierung der Daten (wie es standardmäßig tut). Ich habe es für zukünftige Auswertungen werden einfacher.

Leider svm_model nicht speichern Sie die Gleichung der Grenz-Fläche (oder nur, normalen-Vektor), so müssen wir es bewerten. Von svm-Algorithmus wir wissen, dass wir beurteilen können, solche GEWICHTE mit der folgenden Formel:

w <- t(svm_model$coefs) %*% svm_model$SV

Den negativen Achsenabschnitt gespeichert in svm_model, und der Zugriff erfolgt über svm_model$rho.

2) Zeichenebene.

Ich nicht finden, eine hilfreiche Funktion plane3d, so, wieder sollen wir tun etwas praktisch arbeiten. Nehmen wir nur raster von Paaren (x,y) und bewerten Sie den entsprechenden Wert von z von der Grenze Ebene.

detalization <- 100                                                                                                                                                                 
grid <- expand.grid(seq(from=min(t$x),to=max(t$x),length.out=detalization),                                                                                                         
                    seq(from=min(t$y),to=max(t$y),length.out=detalization))                                                                                                         
z <- (svm_model$rho- w[1,1]*grid[,1] - w[1,2]*grid[,2]) / w[1,3]

plot3d(grid[,1],grid[,2],z)  # this will draw plane.
# adding of points to the graphics.
points3d(t$x[which(t$cl==-1)], t$y[which(t$cl==-1)], t$z[which(t$cl==-1)], col='red')
points3d(t$x[which(t$cl==1)], t$y[which(t$cl==1)], t$z[which(t$cl==1)], col='blue')

Wir haben es mit rgl - Paket, können Sie drehen Sie das Bild und genießen Sie es 🙂

InformationsquelleAutor Max