R语言中如何调整SVM模型的参数以优化预测性能？

在R语言中，调整SVM模型参数以优化预测性能通常涉及以下几个常用的参数：

1. **kernel**：选择内核函数，如"linear", "radial"（默认），"polynomial"等。这影响了模型拟合非线性关系的能力。

2. **cost** 或 `C`：正则化参数，控制模型的复杂度。较大的C值倾向于较小的间隔（更保守），而较小的C值可能导致过拟合（更灵活）。

3. **gamma**：只对“radial”内核有用，控制了特征缩放的影响范围。如果设置为自动（如`gamma = "auto"`），会使用交叉验证来确定。

4. **epsilon** 或 `eps`: 对于ε-SVR（epsilon-Support Vector Regression），这是允许误分类的最大距离。

5. **degree**: 如果使用多项式内核，这是多项式的阶数。

6. **probability**: 是否返回预测的概率估计，默认是FALSE，除非模型是用`probability = TRUE`训练的。

调整参数通常使用`tune.svm()`函数从`e1071`包或` caret`（推荐用于更复杂的模型搜索）等专门的机器学习包进行网格搜索或随机搜索，找到最佳参数组合。示例代码如下：

library(caret)
control <- trainControl(method = "cv", number = 10) # 设置交叉验证折数
grid <- expand.grid(cost = seq(0.01, 10, by = 0.1),
                    gamma = c(0.1, 0.01, 0)) # 示例参数网格
model_tuned <- tune.svm(response ~ ., data = your_data,
                       preProcess = c("center", "scale"), # 数据预处理
                       trControl = control, tuneGrid = grid)

之后，你可以查看`best.parameters()`以获取最优参数，并用这些参数来训练最终模型。