R语言SVM皮马印第安人糖尿病

R语言中的支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是一种常用的监督学习算法，尤其适合于分类和回归问题。关于"皮马印第安人糖尿病"这个数据集，它通常是指Pima Indians Diabetes Database，这是一个公开的数据集，用于预测美国皮马族印第安人的二型糖尿病风险。

在这个数据集中，SVM可以被用来分析影响糖尿病发病的各种因素，如年龄、血糖水平、胰岛素、BMI等。模型训练过程中，会试图找到最佳的超平面，最大化样本间的间隔，以此来进行疾病预测。在R中，你可以使用`e1071`或`svm`包来进行SVM建模，例如：

# 加载必要库
library(e1071)

# 加载数据（假设数据集名为pima_data.csv）
data(pima_data)
pima_df <- read.csv("pima_data.csv")

# 数据预处理（如果需要）
X <- pima_df[, -ncol(pima_df)] # 特征变量
y <- pima_df$diabetes # 目标变量

# 划分训练集和测试集
set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可复现
train_index <- createDataPartition(y, p = .8, list = FALSE)
X_train <- X[train_index, ]
y_train <- y[train_index]

# 使用SVM进行模型训练
model <- svm(diabetes ~ ., data = X_train, class.weights = "balanced") # 注意这里的class.weights是为了平衡类别

# 预测
predictions <- predict(model, newdata = X[-train_index])

# 性能评估
confusionMatrix(predictions, y[-train_index])