在r语言中，帮我写一段用支持向量机的方法构建多分类结局模型

好的，以下是一个用支持向量机构建多分类模型的例子：

首先，我们需要准备数据。这里我们使用R中自带的鸢尾花数据集作为例子：

library(e1071)
data(iris)

接着，我们将数据集分成训练集和测试集：

set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(iris), 0.7*nrow(iris))
train_data <- iris[train_index,]
test_data <- iris[-train_index,]

然后，我们需要定义模型。这里我们使用一个线性核函数，并设置C参数为1：

model <- svm(Species ~ ., data = train_data, kernel = "linear", cost = 1)

接下来，我们用训练集训练模型：

svm.fit <- svm(Species ~ ., data = train_data, kernel = "linear", cost = 1)

最后，我们使用测试集来评估模型的性能：

svm.pred <- predict(svm.fit, test_data)
svm.table <- table(svm.pred, test_data$Species)
svm.accuracy <- sum(diag(svm.table)) / sum(svm.table)
svm.accuracy

以上代码中，`svm.fit`是训练好的模型，`svm.pred`是模型对测试集的预测结果，`svm.table`是预测结果和真实结果的混淆矩阵，`svm.accuracy`是模型的准确率。

希望这个例子能够帮助你构建支持向量机的多分类模型。