r - 使用具有 3 个或更多类变量的 KSVM(kernlab)在 R 中创建二维图

Question

我正在尝试使用库(kernlab)中的 SVM 创建一个 2D 图，但它出现了 plot 函数
只适用于二元分类。我希望能够绘制 3 个(或更多)组，如下例所示。

我的数据结构就像虹膜数据一样，所以我会用它来说明。

拟合模型后:

 fit.ksvm <- ksvm(Species~., data=iris, kernel= "rbfdot", prob.model=TRUE)
 fit.ksvm

我对 ksvm 使用 plot 函数:

plot(fit.ksvm, data=iris)

并收到以下消息:

> plot(fit.ksvm, data=iris)
  Error in .local(x, ...) : 
  plot function only supports binary classification

当我尝试使用双向分类进行类似分析时，会生成该图。所以，我认为问题是多个组。任何人都可以想出一种方法来创建类似于下面的二维“热图”，但使用具有三个(或更多？)类的 SVM 分类模型？

two-way SVM classification
x <- rbind(matrix(rnorm(120),,2),matrix(rnorm(120,mean=3),,2))
y <- matrix(c(rep(1,60),rep(-1,60)))

svp <- ksvm(x,y,type="C-svc")
plot(svp,data=x)

Answer 1

您可以使用 e1071 库

library(e1071)
m <- svm(Species~., data = iris)
plot(m, iris, Petal.Width ~ Petal.Length, slice = list(Sepal.Width = 3, Sepal.Length = 4))