r语言svr多元回归预测

在R语言中，可以使用e1071包中的svm函数实现SVR（支持向量回归）模型。下面是一个示例代码，演示如何使用SVR进行多元回归预测：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 分割数据集
train_index <- sample(nrow(data), nrow(data) * 0.7)
train <- data[train_index, ]
test <- data[-train_index, ]

# 训练模型
library(e1071)
model <- svm(Y ~ ., data = train, kernel = "radial")

# 预测
predictions <- predict(model, test[, -1])

# 计算误差
error <- mean((predictions - test$Y)^2)

在上面的代码中，我们首先导入数据并将其分为训练集和测试集。然后，我们使用e1071包中的svm函数来训练SVR模型。在这里，我们使用径向基函数作为核函数（kernel = "radial"），但你也可以尝试其他核函数。接下来，我们使用predict函数对测试集进行预测，并计算误差。最后，你可以根据实际情况进行调整和优化模型的参数。