如何繪製和分析R中的多變量SVM迴歸

Question

我是R新手，在繪製svm模型時遇到了一些麻煩。 1）我們如何繪製和分析多變量SVM迴歸模型結果。

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）假設變量之一（例如：X2）包含（如定性數據：高，低，中），而不是定量的數據，那麼我們應該如何繪製

Answer 1

總之：你不能。沒有辦法可視化超過三維的物體。

你可以做的是處理一些簡化，近似等，你經常可視化模型的特徵而不是模型本身。比如，我們可以繪製：（訓練集等正規化實力，核寬度，大小）誤差度量（如R2）之間

• 關係與一些超參數
• 找到數據集的兩個最顯著尺寸並將您的模型繪製爲僅在這兩個維度上的3d表面
• 如果您的維度不是很高，則可以進行對圖，以便可視化每對維 - >因爲它需要d(d-1)/2圖，因此對於d = 5，它是隻有10個地塊。
• 其他許多重要的特性，從實驗的角度