Obiettivo: capire come funzionano le SVM; opzioni dell'algoritmo e quando rendono meglio.
Prerequisiti: conoscenza intermedia di R; visualizzazione di base con ggplot().
Approccio: parti da un esempio 1D e passa gradualmente a casi più complessi.
Zuccheri nei soft drink
Un produttore di soft drink ha due versioni del brand di punta:
Choke - zuccheri 11 g/100 ml.
Choke-R - zuccheri 8 g/100 ml.
Il contenuto reale di zuccheri varia in pratica.
Con 25 campioni scelti a caso, trova una regola decisionale per determinare il brand.
Primo passo: visualizza i dati!
Zuccheri nei soft drink - codice di visualizzazione
Dati nel dataframe drink_samples.
# Specifica il dataframe, imposta l'estetica del grafico in geom_point (nota y = 0)
p <- ggplot(drink_samples) +
geom_point(aes(sugar_content, 0))
# Etichetta ogni punto con il valore di zuccheri, regola dimensione e posizione del testo
p <- p +
geom_text(aes(sugar_content, 0, label = sugar_content),
size = 2.5,
vjust = 2,
hjust = 0.5)
# Mostra il grafico
p
Confini di decisione
Scegliamo due punti nell'intervallo come confini candidati:
9.1 g/100 ml
9.7 g/100 ml
Regole di classificazione (decisione):
if (y < 9.1) then "Choke-R" else "Choke"
if (y < 9.7) then "Choke-R" else "Choke"
Visualizziamoli sul grafico della slide precedente.
Confini di decisione - codice di visualizzazione
Crea un dataframe con i due confini di decisione.
# Definisci il data frame con i confini di decisione
d_bounds <- data.frame(sep = c(9.1, 9.7))
Confini di decisione - codice di visualizzazione
Aggiungili al grafico con geom_point()
# Aggiungi i confini di decisione al grafico precedente
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")
# Mostra il grafico
p
Maximum margin separator
Il miglior confine di decisione massimizza il margine: maximal margin separator
Il maximal margin separator si trova a metà tra i due cluster.
Visualizziamo il maximal margin separator.
# Crea il data frame con il maximal margin separator
mm_sep <- data.frame(sep = c((8.8 + 10) / 2))
# Aggiungi il confine mm al grafico precedente
p <- p +
geom_point(data = mm_sep,
aes(sep, 0),
color = "blue",
size = 4)
# Mostra il grafico
p
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