使用R语言实现支持向量回归
时间: 2023-10-23 18:23:42 浏览: 51
使用R语言实现支持向量回归可以通过以下步骤实现:
1. 安装并加载e1071包,该包包含SVM模型的函数。
```r
install.packages("e1071")
library(e1071)
```
2. 准备数据集,将数据集分为训练集和测试集。
```r
# 假设数据集已经读入到变量data中
set.seed(123) # 设置随机种子,保证每次分配的训练集和测试集相同
trainIndex <- sample(1:nrow(data), round(0.7*nrow(data)), replace=FALSE) # 70%的数据为训练集
train <- data[trainIndex, ]
test <- data[-trainIndex, ]
```
3. 训练支持向量回归模型并进行预测。
```r
# 训练支持向量回归模型
svm_model <- svm(y ~ ., data=train, kernel="radial", cost=100, gamma=0.1)
# 预测测试集的结果
predictions <- predict(svm_model, test[-1])
```
其中,`svm()`函数用于训练支持向量回归模型,`y`是因变量,`.`表示自变量。`kernel`参数指定内核函数类型,这里使用径向基函数。`cost`参数控制错误项的惩罚程度,`gamma`参数控制内核的宽度。
4. 计算模型的性能指标。
```r
# 计算均方误差(MSE)
mse <- mean((test$y - predictions)^2)
print(paste("MSE:", mse))
# 计算决定系数(R-squared)
rsq <- 1 - sum((test$y - predictions)^2) / sum((test$y - mean(test$y))^2)
print(paste("R-squared:", rsq))
```
以上就是使用R语言实现支持向量回归的步骤。