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支撑向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的监督进修算法，被广泛用于分类跟回归分析。在R言语中，经由过程利用相干的包，可能便利地实现SVM模型来对数据停止猜测。
总结来说，利用R言语停止SVM猜测重要包含以下多少个步调：载入须要的包、筹备数据、创建SVM模型、练习模型、评价模型以及利用模型停止猜测。
起首，我们须要安装并载入e1071包，该包供给了SVM的接口。利用以下代码可能实现安装跟载入：
install.packages('e1071') library(e1071)
接着，我们须要筹备数据。数据平日须要以数据框的情势供给，其中每一列代表一个特点，最后一列是目标变量。比方：
data <- data.frame(matrix(rnorm(100), ncol=10)) data$y <- sample(c(-1,1), size=nrow(data), replace=TRUE)
创建SVM模型可能经由过程svm函数实现。我们可能根据成绩的具体须要设置差其余参数，如核函数、本钱参数等：
model <- svm(y ~ ., data=data, kernel='radial', cost=1, scale=FALSE)
一旦模型创建实现，我们可能利用predict函数对新的数据停止猜测：
predictions <- predict(model, newdata=newdata)
其余，为了评价模型的机能，我们可能利用穿插验证等方法。比方，利用cross_VALIDATE函数可能停止穿插验证。
results <- cross_VALIDATE(model, data, y, cv=5)
最后，我们应当对模型的成果停止阐明，并根据现实须要调剂模型参数以达到更好的猜测后果。
利用R言语构建SVM模型停止猜测是一个富强的东西，它可能帮助我们分析复杂数据，并掉掉落坚固的猜测成果。