使用R语言搭建支持向量机模型

要使用R语言搭建支持向量机模型，你需要安装并加载e1071包。e1071包提供了用于支持向量机建模的函数和工具。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用e1071包创建支持向量机模型：

# 加载e1071包
library(e1071)

# 导入数据集
data(iris)

# 将数据集拆分为训练集和测试集
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), 100)
trainData <- iris[trainIndex, ]
testData <- iris[-trainIndex, ]

# 创建支持向量机模型
svmModel <- svm(Species ~ ., data = trainData)

# 预测测试集
predictions <- predict(svmModel, testData)

# 查看预测结果
table(predictions, testData$Species)

在这个例子中，我们使用鸢尾花数据集来创建支持向量机模型，并将数据集拆分为训练集和测试集。然后，我们使用svm()函数创建支持向量机模型。最后，我们使用predict()函数预测测试集中的类别，并使用table()函数查看预测结果。

需要注意的是，支持向量机模型需要进行调参以达到最优的性能。例如，可以使用tune.svm()函数来自动搜索最优的参数。