组学中SVM R语言代码

在R语言中，使用e1071包可以构建SVM模型。该包中的svm()函数可以选择四种不同的内核，分别是linear、polynomial、radial basis和sigmoid。为了选择最好的内核和参数，可以使用tune.svm()函数进行参数调优。下面是一个示例代码：

library(e1071)

# 假设已经准备好了数据集pima.scale

# 设置一个随机数种子，之后可以复现结果
set.seed(123)

# 把数据随机打乱，然后按照7:3的比例划分为训练集和测试集
ind <- sample(2, nrow(pima.scale), replace = TRUE, prob = c(0.7, 0.3))
train <- pima.scale\[ind == 1, \]
test <- pima.scale\[ind == 2, \]

# 使用tune.svm()函数进行参数调优
tuned <- tune.svm(type ~ ., data = train, kernel = c("linear", "polynomial", "radial", "sigmoid"))

# 获取最佳的内核和参数
best <- tuned$best.model

# 使用最佳的模型进行预测
predictions <- predict(best, newdata = test)

# 输出预测结果
predictions

这段代码使用了pima.scale数据集，将数据集随机打乱后按照7:3的比例划分为训练集和测试集。然后使用tune.svm()函数进行参数调优，选择最佳的内核和参数。最后使用最佳的模型对测试集进行预测，并输出预测结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习——基于R的svm练习](https://blog.csdn.net/narutodzx/article/details/123667972)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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