r語言如何用支持向量機做預測

提問者:用戶tl39l6PL 發布時間: 2024-12-03 20:08:04 閱讀時間: 3分鐘

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支撐向量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)是一種常用的監督進修演算法,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的介面。利用以下代碼可能實現安裝跟載入: install.packages('e1071') library(e1071) 接著,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,最後一列是目標變數。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。

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