r语言支持向量机预测海藻数量

### 使用R语言实现支持向量机(SVM)模型预测海藻数量

为了使用支持向量机（SVM）模型在R语言中预测海藻数量，需遵循一系列操作流程。这包括数据准备、模型构建与训练、以及最终的预测阶段。

#### 数据预处理
首先加载必要的库并读取数据集：

library(e1071)
data <- read.csv("seaweed_data.csv")  # 假设CSV文件名为seaweed_data.csv

接着对数据进行探索性和清洗工作，确保没有缺失值或异常值影响后续分析效果。对于分类变量可能还需要编码转换成数值型表示以便于建模使用。

#### 特征工程
根据业务理解选取合适的输入特征X和目标变量y，并将其划分为训练集和测试集两部分：

set.seed(123456)  # 设置随机种子保证实验可重复性
trainIndex <- createDataPartition(data$target, p = .8,
                                  list = FALSE,
                                  times = 1)

trainingSet <- data[trainIndex, ]
testingSet <- as.factor(trainingSet$target)

x_test <- testingSet[, -which(names(testingSet) == "target")]
y_test <- as.factor(testingSet$target)

这里假设`target`列代表要预测的目标——即海藻的数量等级；实际应用时应替换为具体字段名。

#### 构建SVM模型
选择线性核函数建立基础版的支持向量分类器：

svm_model_linear <- svm(x_train, y_train, kernel="linear", cost=1, scale=FALSE)
summary(svm_model_linear)

调整超参数C以优化性能表现，当遇到欠拟合情况时可以通过适当增加此惩罚因子让决策边界更加灵活[^1]。注意这里的cost参数对应的就是文献中的C值。

尝试不同的内核选项如多项式(poly)，径向基(radial basis function,RBF)等进一步提升泛化能力:

# RBF Kernel SVM Model
svm_model_rbf <- svm(x_train, y_train, type='C-classification', 
                     kernel="radial", gamma=0.1, cost=10, scale=FALSE)
summary(svm_model_rbf)

其中gamma参数控制着样本间相似性的衡量标准，在某些场景下降低其大小有助于缓解过拟合现象的发生。

#### 模型评估
利用混淆矩阵计算准确率、召回率等相关指标评价不同配置下的优劣程度：

pred_linear <- predict(svm_model_linear, newdata=x_test)
table(Predicted=pred_linear, Actual=y_test)

pred_rbf <- predict(svm_model_rbf, newdata=x_test)
table(Predicted=pred_rbf, Actual=y_test)

最后对比各项得分挑选最优方案部署上线。