Error in svm(Status ~ ., data = train_df, probability = TRUE, kernel = "linear") : could not find function "svm"

这个错误信息表明你在R中调用`svm()`函数时，R找不到该函数，这可能是因为你没有正确加载`e1071`包。你可以尝试使用以下代码加载该包：

library(e1071)

如果你仍然遇到相同的错误，请确认你已经正确安装了`e1071`包。你可以使用以下代码安装该包：

install.packages("e1071")

如果你的R版本较老，可能会发生这种情况。你可以尝试更新R和RStudio到最新版本，或者使用以下代码加载`svm`函数：

library(kernlab)

这个包中也包含了支持向量机的实现。使用这个包的`ksvm()`函数可以实现支持向量机。但是，注意这个包与`e1071`包的实现可能略有不同，所以你需要重新阅读文档并调整代码。

相关问题

r语言unexpected symbol在"svm_model <- svm(diabetes ~ ., data =_data"

"unexpected symbol"错误通常是由于代码中存在语法错误引起的。在你提供的代码中，可能是由于_data变量没有被正确定义或赋值，导致了这个错误。

请检查以下几点：

1. 确保_data变量已经被正确定义或赋值。可以使用以下代码检查：

class(_data)

2. 确保你在代码中正确使用了_data变量。在你的代码中，应该使用正确的数据集名称来替换_data变量。

3. 确保你在代码中使用了正确的语法和标点符号。在你提供的代码中，有一个可能引起错误的地方是逗号后面的下划线字符，应该将其替换为正确的数据集名称。

svm_model <- svm(diabetes ~ ., data = diabetes_data)

如果以上三点都没有问题，你可以尝试重新编写你的代码，或者在R语言社区中寻求帮助。

# extract dataset x1_x2_train = data_train[:, :-1] t_train = data_train[:, 2] # x1_x2_test = data_test[:, :-1] t_test = data_test[:, 2] if choice == 1: model = svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) elif choice == 2: #model = SVM(polynormal_kernel) model = svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) #model = svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) elif choice == 3: model3 = svm_multi.SVM_Multi() elif choice == 4: from sklearn.svm import SVC model4 = SVC(kernel='sigmoid') else: exit() support_vec = None if choice == 4: model4.fit(x1_x2_train, t_train) pred_train = model4.predict(x1_x2_train) pred_test = model4.predict(x1_x2_test) elif choice == 1 or choice == 2: support_vec = model.train(data_train) # shape(N,1) [pred_t] pred_train = model(x1_x2_train) pred_test = model(x1_x2_test) elif choice == 3: support_vec = model3.train(data_train) pred_train = model3(x1_x2_train) pred_test = model3(x1_x2_test) else: support_vec = None pred_train = None pred_train = None，这段代码的含义是什么

这段代码主要是根据用户选择的 SVM 算法类型，建立相应的 SVM 模型，并使用训练集数据进行训练，并对训练集和测试集进行预测。

首先，根据选择的 SVM 类型，判断需要使用哪个 SVM 模型进行训练。如果选择了线性 SVM（choice=1），则使用 svm_bi.SVM(svm_bi.linear_kernel) 建立模型；如果选择了非线性 SVM（choice=2），则可以选择使用 svm_bi.SVM(svm_bi.gaussian_kernel) 或 svm_bi.SVM(svm_bi.sigmoid_kernel) 建立模型；如果选择了多分类 SVM（choice=3），则使用 svm_multi.SVM_Multi() 建立模型；如果选择了 sklearn SVM（choice=4），则使用 sklearn.svm.SVC(kernel='sigmoid') 建立模型。

然后，根据选择的 SVM 模型类型，使用训练集数据进行训练，并对训练集和测试集进行预测。如果选择的是 sklearn SVM 模型，则使用 model4.fit(x1_x2_train, t_train) 对模型进行训练，并使用 model4.predict(x1_x2_train) 和 model4.predict(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测；如果选择的是 SVM（linear、gaussian 或 sigmoid kernel）模型，则使用 model.train(data_train) 对模型进行训练，并使用 model(x1_x2_train) 和 model(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。如果选择的是多分类 SVM 模型，则使用 model3.train(data_train) 对模型进行训练，并使用 model3(x1_x2_train) 和 model3(x1_x2_test) 对训练集和测试集进行预测。

最后，根据选择的 SVM 模型类型，返回预测结果 pred_train 和 pred_test，以及支持向量 support_vec。如果选择的是 SVM（linear、gaussian 或 sigmoid kernel）模型或多分类 SVM 模型，返回的支持向量 support_vec 非空，否则为空。