Я новичок в R и испытываю некоторые трудности с построением графиков моделей SVM. 1) Как можно построить и проанализировать результаты регрессионной модели SVM с несколькими переменными.

library(e1071)
set.seed(3)
data = data.frame(matrix(rnorm(100*5), nrow=100))
train=data[1:70,]
test=data[71:100,]
fit = svm(X1 ~ ., data=train)
summary(fit)
pred=predict(fit,test)

2) Предположим, что одна из переменных (например: X2) содержит качественные данные (например: высокий, низкий и средний) вместо количественных данных, тогда как мы должны построить график

Eka

Ответов: 1

Ответы (1)

Кратко: вы не можете. Не существует способа визуализировать объект, который является более чем трехмерным.

Что вы можете сделать, так это разобраться с некоторым упрощением, аппроксимацией и т.д. Вы часто визуализируете характеристику модели, а не саму модель. Например, можно построить график:

  • соотношение между метрикой ошибки (например, R2) и некоторыми гиперпараметрами (сила регуляризации, ширина ядра, размер обучающих наборов и т.д.)
  • найдите два наиболее значимых измерения набора данных и постройте модель в виде 3d-поверхности только на этих двух измерениях
  • если ваша размерность не очень высока, вы можете сделать парные графики, так что визуализируйте каждую пару измерений ->, поскольку это требует d(d-1)/2 графиков, таким образом, для d=5 это всего 10 графиков.
  • много других характеристик, важных с точки зрения вашего эксперимента
  • .

2022 WebDevInsider