r語言如何用支持向量機做預測

支撐向量機（Support Vector Machine，簡稱SVM）是一種常用的監督進修算法，被廣泛用於分類跟回歸分析。在R言語中，經由過程利用相幹的包，可能便利地實現SVM模型來對數據停止猜測。 總結來說，利用R言語停止SVM猜測重要包含以下多少個步調：載入須要的包、籌備數據、創建SVM模型、練習模型、評價模型以及利用模型停止猜測。 起首，我們須要安裝並載入e1071包，該包供給了SVM的接口。利用以下代碼可能實現安裝跟載入： install.packages('e1071') library(e1071) 接着，我們須要籌備數據。數據平日須要以數據框的情勢供給，其中每一列代表一個特徵，最後一列是目標變量。比方： data <- data.frame(matrix(rnorm(100), ncol=10)) data$y <- sample(c(-1,1), size=nrow(data), replace=TRUE) 創建SVM模型可能經由過程svm函數實現。我們可能根據成績的具體須要設置差其余參數，如核函數、本錢參數等： model <- svm(y ~ ., data=data, kernel='radial', cost=1, scale=FALSE) 一旦模型創建實現，我們可能利用predict函數對新的數據停止猜測： predictions <- predict(model, newdata=newdata) 其余，為了評價模型的機能，我們可能利用穿插驗證等方法。比方，利用cross_VALIDATE函數可能停止穿插驗證。 results <- cross_VALIDATE(model, data, y, cv=5) 最後，我們應當對模型的成果停止闡明，並根據現實須要調劑模型參數以達到更好的猜測後果。 利用R言語構建SVM模型停止猜測是一個富強的東西，它可能幫助我們分析複雜數據，並掉掉落堅固的猜測成果。