r语言svr多元回归预测完整代码

以下是R语言实现SVR多元回归预测的完整代码：

# 导入必要的库
library(e1071)
library(caret)

# 读入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$y, p = 0.8, list = FALSE)
train <- data[trainIndex,]
test <- data[-trainIndex,]

# 构建SVR模型
model <- svm(y ~ ., data = train, kernel = "linear", cost = 10, epsilon = 0.1)

# 预测测试集结果
pred <- predict(model, test)

# 计算测试集R方值
R2 <- cor(test$y, pred)^2

# 打印R方值
print(paste0("R2 = ", round(R2, 2)))

其中，`data.csv`是包含所有自变量和因变量的数据文件，`y`是因变量列的名称。在这个代码中，我们使用`e1071`库中的`svm`函数来构建SVR模型，其中`kernel`参数指定核函数为线性核，`cost`参数指定惩罚系数为10，`epsilon`参数指定松弛变量为0.1。预测结果使用`predict`函数进行计算，最后计算测试集R方值并打印输出。

相关问题

r语言svr多元回归预测

在R语言中，可以使用e1071包中的svm函数实现SVR（支持向量回归）模型。下面是一个示例代码，演示如何使用SVR进行多元回归预测：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 分割数据集
train_index <- sample(nrow(data), nrow(data) * 0.7)
train <- data[train_index, ]
test <- data[-train_index, ]

# 训练模型
library(e1071)
model <- svm(Y ~ ., data = train, kernel = "radial")

# 预测
predictions <- predict(model, test[, -1])

# 计算误差
error <- mean((predictions - test$Y)^2)

在上面的代码中，我们首先导入数据并将其分为训练集和测试集。然后，我们使用e1071包中的svm函数来训练SVR模型。在这里，我们使用径向基函数作为核函数（kernel = "radial"），但你也可以尝试其他核函数。接下来，我们使用predict函数对测试集进行预测，并计算误差。最后，你可以根据实际情况进行调整和优化模型的参数。

r语言多元svr回归预测模型

在R语言中，可以使用`e1071`包中的`svm()`函数来实现支持向量机回归模型的建立。下面是一个简单的多元SVR回归预测模型的示例：

library(e1071)

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
train_index <- sample(1:nrow(data), round(nrow(data)*0.7))
train_set <- data[train_index, ]
test_set <- data[-train_index, ]

# 建立SVR模型
model <- svm(y ~ ., data = train_set, type = "eps-regression", kernel = "radial")

# 预测
pred <- predict(model, test_set[-1])

# 计算预测误差
mse <- mean((test_set$y - pred)^2)
rmse <- sqrt(mse)
mae <- mean(abs(test_set$y - pred))
r2 <- cor(test_set$y, pred)^2

# 输出结果
cat("RMSE:", rmse, "\n")
cat("MAE:", mae, "\n")
cat("R-squared:", r2, "\n")

在上面的代码中，`data.csv`是包含自变量和因变量的数据文件。首先，我们使用`read.csv()`函数将数据读取进来，然后使用`sample()`函数将数据分为训练集和测试集。接下来，我们使用`svm()`函数建立SVR模型，其中`type = "eps-regression"`表示使用epsilon-SVR算法进行回归，`kernel = "radial"`表示使用径向基函数作为核函数。最后，我们使用`predict()`函数对测试集进行预测，并计算预测误差。最后输出预测结果。