R语言实现支持向量机的回归预测

在R语言中，支持向量机也可以用于回归问题。我们可以使用"e1071"包中的svm函数来实现支持向量机回归。

以下是svm函数的一些常用参数：

- formula：指定模型的公式，例如y~x1+x2表示y是由x1和x2组成的线性函数。
- data：包含训练集的数据框。
- type：决定模型类型，可以是"eps-regression"（epsilon回归）或"nu-regression"（nu回归）。
- kernel：指定内核函数，可以是"linear"（线性）、"polynomial"（多项式）、"radial"（径向基函数）或"sigmoid"（sigmoid函数）。
- cost：用于控制分类器的正确分类和错误分类之间的权衡。
- gamma：用于控制径向基函数的宽度。

以下是一个使用svm函数进行支持向量机回归的示例代码：

library(e1071)

# 加载数据
data(mtcars)

# 将数据集分为训练集和测试集
train <- sample(nrow(mtcars), 20)
train.data <- mtcars[train, ]
test.data <- mtcars[-train, ]

# 训练模型
svm.model <- svm(mpg ~ ., data = train.data, kernel = "radial", cost = 1, gamma = 0.1)

# 预测测试集
svm.pred <- predict(svm.model, test.data)

# 计算均方误差
mse <- mean((svm.pred - test.data$mpg)^2)
cat("MSE:", mse)

在这个例子中，我们使用mtcars数据集进行回归预测。我们将数据集分为训练集和测试集，然后使用svm函数训练模型。在这个例子中，我们使用径向基函数作为内核函数，并设置cost和gamma参数。最后，我们使用predict函数对测试集进行预测，并计算均方误差。