[R-es] SVM plot duda

Emilio L. Cano
Fri, 17 Feb 2023 13:25:31 -0000

Pues depende del modelo, y de los datos. Por ejemplo, si se ajusta con el kernel
sigmoidal, sí que se visualiza la separación con los vectores:

modelo <- svm(fallecido~., data=datos.entreno, kernel = "sigmoid?)
plot(modelo,df11, LDH ~ INL )

?

Emilio L. Cano
Tel: 665 676 225
http://emilio.lcano.com




> El 17 feb 2023, a las 13:36, Jose Betancourt Bethencourt <betanster en
gmail.com> escribió:
>
> Perdon, si sale el grafico, pero no le veo sentido como  en el caso de iris
> jose
>
> El 17/2/23, Jose Betancourt Bethencourt <betanster en gmail.com
<mailto:betanster en gmail.com>> escribió:
>> EStimado Emilio
>> plot(modelo,df11, LDH ~ INL )
>> no funcionó, pienso que a la formula hay que agregarle algo
>>
>> como en esta
>> data(iris)
>> m2 <- svm(Species~., data = iris)
>> plot(m2, iris, Petal.Width ~ Petal.Length,
>>     slice = list(Sepal.Width = 3, Sepal.Length = 4))
>>
>> Apreciaria su ayuda
>>
>>
>> Adjunto base de datos y codigos
>>
>> saludos
>> José
>>
>>
>>
>>
>> El 16/2/23, Emilio L. Cano <emilopezcano en gmail.com> escribió:
>>> Hola,
>>>
>>> El mensaje es claro: el modelo svmfit no existe, tú has llamado al
ajuste
>>> ?modelo?. De todas formas, aparte de eso tendrías que especificar
qué
>>> dimensiones (variables predictivas) quieres representar. Si miras
en la
>>> ayuda de ?plot.svm lo tienes explicado.
>>>
>>> Esto sí funcionaría:
>>>
>>> plot(modelo,df11, LDH ~ INL )
>>>
>>> Gracias por proporcionar el código y los datos para poder
reproducir el
>>> error.
>>>
>>> Un saludo,
>>>
>>> Emilio L. Cano
>>>
>>>
>>>
>>>> El 16 feb 2023, a las 12:44, Jose Betancourt Bethencourt
>>>> <betanster en gmail.com> escribió:
>>>>
>>>> Estimados
>>>> En este modelo no puedo hacer el plot(svmfit,df11 ) #AQUI NO
TRABAJA
>>>> Le adjunto Excel
>>>>
>>>>
>>>> library(readxl)
>>>>
>>>> df11
>>>> attach(df11)
>>>>
>>>> df11$fallecido=factor(df11$fallecido)
>>>>
>>>> # Selección de una submuestra del 70% de los datos
>>>> set.seed(101)
>>>> tamano.total <- nrow(df11)
>>>> tamano.entreno <- round(tamano.total*0.7)
>>>> datos.indices <- sample(1:tamano.total ,
size=tamano.entreno)
>>>> datos.entreno <- df11[datos.indices,]
>>>> datos.test <- df11[-datos.indices,]
>>>>
>>>> # Ejecución del modelo SVM
>>>> modelo <- svm(fallecido~., data=datos.entreno)
>>>>
>>>> # Predicción de los restantes
>>>> prediccion <- predict(modelo,new=datos.test)
>>>>
>>>> # Tabla de confusión.
>>>>
>>>> (mc <- with(datos.test,(table(prediccion,fallecido))))
>>>>
>>>>
>>>> # % correctamente clasificados
>>>> (correctos <- sum(diag(mc)) / nrow(datos.test) *100)
>>>>
>>>>
>>>> plot(svmfit,df11 ) #AQUI NO TRABAJA
>>>>
>>>> Saludos José
>>>>
<df11.xlsx>_______________________________________________
>>>> R-help-es mailing list
>>>> R-help-es en r-project.org
>>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>>
>>>
>>
>>
>> --
>> Dr. Jose A. Betancourt Bethencourt
>> Universidad de Ciencias Medicas Carlos j. Finlay
>>
>
>
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> Universidad de Ciencias Medicas Carlos j. Finlay


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