R中的支持向量回归:绘制SVM模型

时间:2017-03-02 13:46:36

标签: r plot regression svm

我目前正在使用支持向量回归,SVR实现的结果非常好。我认为可视化结果,特别是正在构建的模型会很好。你能帮我一个R语句来创建我的svm模型的情节吗?

举个例子:假设这些是我的训练和测试集:

input_data <- data.frame(X = c(40,37,33,28,24,20,19,17,14,11,8,5,3,1),
    Y = c(2000,3000,4000,1300,1200,5000,3500,3400,2300,6400,1300,1200,2000,3000))
pred_data <- data.frame(X = c(23,29,17,14,12,10,9,7,5,2,1))

现在我使用eps-regression和e1071-package的svm-function的径向内核创建一个SVM模型:

svm_model <- svm(input_data$X, input_data$Y, type='eps-regression', kernel='radial')

...并预测我的testset缺少“Y”值:

pred_data$Y <- predict(svm_model, pred_data$X)

我真的想要显示变量svm-model的图表。

在网上寻求帮助时,我找到了这个小例子(针对分类问题)。但我无法弄清楚,如何使其适应我的回归问题。

data(iris)
model <- svm(Species ~ ., data = iris)
plot(model, iris, Petal.Width ~ Petal.Length,
     slice = list(Sepal.Width = 3, Sepal.Length = 4))

感谢任何帮助和建议。 非常感谢提前:))

0 个答案:

没有答案