要視覺化已經構造好的模型，使用者可以首先使用plot函式繪製散點圖來說明輸入的資料以及相應的svm模型。在圖中，支援向量和類別可以被高亮顯示，這樣和色彩的樣例區分開來，另外，使用者還可以採用等高線圖繪製類的邊緣，從等高線圖可以更加容易地判斷被錯分的樣例。
操作使用iris資料集和telecom churn兩個資料集。
呼叫plot函式，繪製svm物件model，x軸和y軸分別對應tatal_intl_charge和total_day_minutes:
繪圖原理說明
本節討論了如何使用plot函式實現svm模型的視覺化，我們基於iris資料集訓練得到了支援向量集，並呼叫plot函式繪製了svm模型。
在引數列表中，plot的第乙個引數名為模型名稱，第二個引數為指定的樣本資料集（該資料集必須與構建的模型的資料集一致），第三個引數是對分類圖座標軸的說明，預設情況下，plot函式將繪製乙個二維（x軸-y軸）的散點圖。
標記為x與o的資料點依次分布在圖中，x代表支援向量，o代表樣例資料，可以通過配置svsymbol和datasymbol來調整樣例的標記。所有的支援向量及true class都已經高亮並根據類別不同選取不同的顏色。最後乙個引數slice，僅在變數個數大於2時設定，在本例中我們還使用了兩個向量sepal.width,sepal.length,並分別用3和4為它們賦值。
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