R语言支持向量回归的预测模型

R语言支持向量回归（Support Vector Regression，简称SVR）是一种基于支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）的回归模型。SVR通过寻找一个最优的超平面来建立回归模型，使得预测值与真实值之间的误差最小化。

SVR的预测模型可以通过以下步骤来实现：
1. 数据准备：将数据集分为训练集和测试集，并进行数据预处理，如特征缩放和标准化。
2. 模型训练：使用训练集数据来训练SVR模型。在SVR中，需要选择合适的核函数（如线性核、多项式核或高斯核）和相关参数（如惩罚参数C和核函数参数gamma）。
3. 模型评估：使用测试集数据来评估训练好的SVR模型的性能。常用的评估指标包括均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）和决定系数（Coefficient of Determination，简称R-squared）等。
4. 模型预测：使用训练好的SVR模型对新的输入数据进行预测。