在r语言中，给我写一段用支持向量机对多分类结局数据的筛减变量的代码

以下是一个简单的用支持向量机对多分类结局数据进行筛选变量的R代码：

# 加载所需库
library(e1071)
library(caret)

# 加载数据
data(iris)

# 将数据分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE)
train <- iris[trainIndex, ]
test <- iris[-trainIndex, ]

# 训练支持向量机模型
model <- svm(Species ~ ., data = train)

# 预测测试集数据
predictions <- predict(model, test)

# 计算模型准确率
accuracy <- sum(predictions == test$Species)/nrow(test)
cat("Model accuracy: ", accuracy, "\n")

# 查看模型变量重要性
summary(model)

# 变量重要性排序
varImp <- sort(model$coef, decreasing = TRUE)
cat("Variable importance: ", varImp, "\n")

在这个例子中，我们使用鸢尾花数据集来训练支持向量机模型，并使用模型来预测测试集数据。我们还计算了模型的准确率，并查看了模型变量的重要性。最后，我们将变量按其重要性排序，以便筛选最相关的变量。