Objetivo: entender como SVMs funcionam; opções do algoritmo e quando funcionam melhor.
Pré-requisitos: conhecimento intermediário de R; visualização básica com ggplot().
Abordagem: começar com exemplo 1D e avançar para casos mais complexos.
Teor de açúcar em refrigerantes
Fabricante de refrigerantes tem duas versões da marca principal:
Choke - teor de açúcar 11 g/100 ml.
Choke-R - teor de açúcar 8 g/100 ml.
O teor real de açúcar varia na prática.
Dadas 25 amostras aleatórias, defina uma regra de decisão para determinar a marca.
Primeiro passo: visualizar os dados!
Teor de açúcar em refrigerantes - código de visualização
Dados no dataframe drink_samples.
# Especifique o dataframe; defina estética no geom_point (note y = 0)
p <- ggplot(drink_samples) +
geom_point(aes(sugar_content, 0))
# Rotule cada ponto com o valor de açúcar; ajuste tamanho e posição do texto
p <- p +
geom_text(aes(sugar_content, 0, label = sugar_content),
size = 2.5,
vjust = 2,
hjust = 0.5)
# Exibir o gráfico
p
Fronteiras de decisão
Vamos escolher dois pontos no intervalo como fronteiras candidatas:
9,1 g/100 ml
9,7 g/100 ml
Regras de classificação (decisão):
if (y < 9.1) then "Choke-R" else "Choke"
if (y < 9.7) then "Choke-R" else "Choke"
Vamos visualizá-las no gráfico do slide anterior.
Fronteiras de decisão - código de visualização
Crie um dataframe contendo as duas fronteiras de decisão.
# Defina o data frame com as fronteiras de decisão
d_bounds <- data.frame(sep = c(9.1, 9.7))
Fronteiras de decisão - código de visualização
Adicione ao gráfico usando geom_point()
# Adicione as fronteiras de decisão ao gráfico anterior
p <- p +
geom_point(data = d_bounds,
aes(sep, 0),
color = "red",
size = 3) +
geom_text(data = d_bounds,
aes(sep, 0, label = sep),
size = 2.5,
vjust = 2,
hjust = 0.5,
color = "red")
# Exibir o gráfico
p
Separador de margem máxima
A melhor fronteira de decisão maximiza a margem: separador de margem máxima
O separador de margem máxima fica no meio dos dois clusters.
Vamos visualizá-lo.
# Crie o data frame com o separador de margem máxima
mm_sep <- data.frame(sep = c((8.8 + 10) / 2))
# Adicione a fronteira de mm ao gráfico anterior
p <- p +
geom_point(data = mm_sep,
aes(sep, 0),
color = "blue",
size = 4)
# Exibir o gráfico
p
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