線形SVM回帰直線の方程式を得る

Question

回帰の場合に線形SVMモデルの方程式を得る方法を見つけるのに苦労しています。なぜなら、質問の大部分は分類を扱うからです...私はそれをキャレットパッケージ。実際=赤フィット=黒、青のラインとのプロットを与える

1-変量場合

set.seed(1) 
fit=train(mpg~hp, data=mtcars, method="svmLinear") 
plot(x=mtcars$hp, y=predict(fit, mtcars), pch=15) 
points(x=mtcars$hp, y=mtcars$mpg, col="red") 
abline(lm(mpg~hp, mtcars), col="blue") 

は、古典的回帰です。この場合、私は手動でSVM予測線を2点から計算することができますが、モデル構造から方程式を直接得る方法はありますか？私は実際には、元の縮尺の値を持つy = a + b x（ここではmpg =？+？* hp）のような方程式が必要です。

2 - 多変量

同じ質問が、2つの従属変数（mpg~hp+wt） おかげで、

Answer 1

とはい、私はそこにあると信じています。 this answerを見てください。これは似ていますが、キャレットライブラリは使用していません。この例にsvp = fit$finalModelを追加すると、それをほぼ正確に追跡できるはずです。以下のデータにも同様の手法を適用しました。ライブラリが実行時にデータをスケーリングするので、ベクトルのプロットにうまく収まるようにデータをスケーリングしました。

require(caret) 

set.seed(1) 
x = model.matrix(data=mtcars, mpg ~ scale(hp)) #set up data 
y = mtcars$mpg 

fit=train(x, y, method="svmLinear") #train 

svp = fit$finalModel #extract s4 model object 

plot(x, xlab="", ylab="") 
w <- colSums(coef(svp)[[1]] * x[unlist(alphaindex(svp)),]) 
b <- b(svp) 
abline(b/w[1],-w[2]/w[1], col='red') 
abline((b+1)/w[1],-w[2]/w[1],lty=2, col='red') 
abline((b-1)/w[1],-w[2]/w[1],lty=2, col='red') 

そして、あなたの2つ目の質問：

x = model.matrix(data=mtcars, mpg ~ scale(hp) + scale(wt) - 1) #set up data 
fit=train(x, y, method="svmLinear") #train 

svp = fit$finalModel #extract s4 model object 

plot(x, xlab="", ylab="") 
w <- colSums(coef(svp)[[1]] * x[unlist(alphaindex(svp)),]) 
b <- b(svp) 
abline(b/w[1],-w[2]/w[1], col='red') 
abline((b+1)/w[1],-w[2]/w[1],lty=2, col='red') 
abline((b-1)/w[1],-w[2]/w[1],lty=2, col='red') 

編集

境界をプロット上記の解答の問題ではなく、線形SVM回帰直線である。質問に答えるには、線を得るための簡単な方法の1つは、予測値を抽出して回帰をプロットすることです。行を取得するには、実際には2点しか必要ありませんが、簡単にするために、次のコードを使用しました。

abline(lm(predict(fit, newdata=mtcars) ~ mtcars$hp), col='green')

または

入力に感謝@danielson OK

abline(lm(predict(fit) ~ mtcars$hp), col='green')