R语言 支持向量机回归预测模型中，进行十折交叉验证与超参数寻优后，如何导出最优参数

在R语言中，使用支持向量机(SVM)进行回归预测并采用交叉验证和超参数优化通常会涉及`caret`包。以下是大致步骤：

1. **加载必要的库**:

library(caret)
library(e1071) # SVM库

2. **数据预处理** (假设你的数据集叫`data`)：

data <- your_data
set.seed(123) # 设置随机种子保持结果一致

3. **划分训练集和测试集**:

index <- createDataPartition(data$target_variable, p = .8, list = FALSE)
train_data <- data[index, ]
test_data <- data[-index, ]

4. **创建SVM模型对象**：

svm_model <- train(target_variable ~ ., data = train_data, method = "svmLinear", tuneGrid = expand.grid(C = seq(0.1, 1, by = 0.1), cost = seq(0.1, 1, by = 0.1)), trControl = trainControl(method = "cv", number = 10)) # 十折交叉验证

5. **查看和提取最优参数**：

print(svm_model$bestTune)
optimal_params <- svm_model$finalModel$param

6. **保存最优参数**：

save(optimal_params, file = "optimized_svm_parameters.Rdata") # 将参数保存到R数据文件

当你需要在新的数据上应用这些参数时，可以直接加载参数并创建模型：

load("optimized_svm_parameters.Rdata")
new_svm_model <- svm(target_variable ~ ., data = test_data, kernel = "linear", C = optimal_params$C, cost = optimal_params$cost)