【问题标题】：Plot SVM model in R -Text classification在 R 文本分类中绘制 SVM 模型
【发布时间】：2015-01-09 21:41:19
【问题描述】：

我在 R 中使用来自 e1017 的 SVM 模型。我使用 SVM 进行文本挖掘和分类。所以我的数据是dtm（从文档语料库获得的文档术语矩阵）。如何绘制我的 SVM 模型？

下面是我在代码中用于类预测的 svm 模型

model <- svm(dtm, classvec, kernel="linear")

当我使用plot(model, dtm) 时出现错误

missing formula

【问题讨论】：

问题是你不能直接绘制svm 模型——你想查看什么？决策面？
是的，我想看看决策面（超平面、边距和训练数据），也想看看新数据适合的位置。
您可以发布您的数据子集吗？我不确定 SVM 是否已正确训练。
数据是一个文档术语矩阵（dtm），我没有明确访问值，但通过执行 > dtm 我得到这个： > 非/稀疏条目：582/1056 稀疏度：64% 最大术语长度：12 加权：SMART ntc (SMART) **** 但是通过使用 findFreqTerms(dtm)，我可以访问语料库中使用的大多数重复术语，如下所示: [1] "a" "is" "also" "car" "open" "am" "available" "art" [9] "trend" "can" "capabilities" "today" "high" "low" " cnc" "很好"
嗨，有人可以回复你的帖子吗？我也面临同样的问题

【解决方案1】：

plot.svm 给出了缺少的公式，因为当您的矩阵中有超过 3 列时，包括目标变量，绘图函数不知道要选择哪些变量作为 x 和 y 进行绘图。要克服错误，您必须明确指定 x和命令中的 y。

model <- svm(dtm, classvec, kernel="linear")
plot(model,dtm,x~y)

其中 x 和 y 是您要从矩阵中绘制的列

【讨论】：