支持向量机 r语言 回归

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。在R语言中，有多种包可以用于实现SVM回归，其中最常用的是`e1071`包，它包含了`svm()`函数，可以用来训练线性和非线性的SVM模型来进行回归预测。

在R中使用SVM回归的一般步骤如下：

1. **加载必要的库**：首先需要安装并加载`e1071`库，如果尚未安装，可以运行`install.packages("e1071")`，然后使用`library(e1071)`加载库。

2. **数据准备**：准备好包含因变量和自变量的数据集。因变量应该是连续数值型，适合做回归任务。

3. **训练模型**：使用`svm()`函数，设定适当的参数如核函数类型（如线性、多项式或径向基函数），设置回归模式（通常设为'svr'），然后传入训练数据。

   model <- svm(target_variable ~ ., data = training_data, type = "eps-svr")

4. **评估模型**：使用测试数据对模型进行预测，并通过比较实际值和预测值评估模型性能。

5. **预测**：对于新的观测值，可以使用`predict(model, new_data)`得到预测结果。