基于R语言的支持向量机预测

基于R语言支持向量机（SVM，Support Vector Machine）进行预测通常涉及以下几个步骤：

1. **数据加载和预处理**：首先需要导入R的数据包如`e1071`或` kernlab`，然后读取数据集，清洗缺失值、异常值，并进行必要的特征缩放或编码。

library(e1071)
data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为实际文件名

2. **数据分割**：将数据集分为训练集和测试集，一般比例可以是80%训练，20%测试。

trainIndex <- createDataPartition(y = data$target, p = .8, list = FALSE)
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex, ]

3. **模型构建**：使用`svm()`函数创建支持向量机模型，指定核函数（如线性核、多项式核或径向基核）、正则化参数（C）等。

model <- svm(target ~ ., data = trainData, kernel = "linear", C = 1) # 根据需要调整参数

4. **模型评估**：使用训练数据进行训练，然后在测试集上进行预测并计算性能指标，如准确率、精确率、召回率等。

predictions <- predict(model, testData)
confusionMatrix(predictions, testData$target)

5. **优化和调参**：如果模型性能不佳，可以通过网格搜索（`tune.svm()`）或交叉验证来优化模型参数。

6. **应用预测**：一旦模型满意，就可以用它对新的未知数据进行预测。