r语言支持向量机回归
时间: 2023-10-08 16:06:23 浏览: 50
支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)是一种使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行回归分析的方法。在R语言中,可以使用e1071包中的svm函数进行支持向量回归。
在使用svm函数进行支持向量回归时,代码类似于线性回归的代码。需要注意的是,当调用svm函数时,如果数据是分类的(即变量是R中的一个因子),函数将自动选择支持向量机进行分类。
相关问题
R语言支持向量机做回归代码
可以使用R语言中的e1071库来实现支持向量机做回归的代码,具体的实现步骤如下:
1. 安装e1071库
```R
install.packages("e1071")
```
2. 载入e1071库
```R
library(e1071)
```
3. 读入数据
```R
data <- read.csv("data.csv")
```
4. 拆分数据集
```R
train_data <- data[1:80, ]
test_data <- data[81:100, ]
```
5. 构建支持向量机模型
```R
svm_model <- svm(target_column ~ ., data = train_data, kernel = "radial", cost = 1, gamma = 0.1)
```
其中,target_column是待预测的目标变量,.代表使用除了目标变量之外的所有变量进行预测。kernel参数指定核函数的类型,cost和gamma分别表示SVM模型的惩罚系数和核函数的参数。
6. 预测结果
```R
svm_predict <- predict(svm_model, test_data)
```
7. 计算预测结果的RMSE值
```R
rmse <- sqrt(mean((test_data$target_column - svm_predict)^2))
```
上述代码中,test_data$target_column表示测试集中的目标变量值,svm_predict表示用SVM模型预测得到的目标变量值。RMSE是常用的回归算法的效果评估指标,用于衡量预测值与真实值之间的误差大小。
R语言实现支持向量机的回归预测
在R语言中,支持向量机也可以用于回归问题。我们可以使用"e1071"包中的svm函数来实现支持向量机回归。
以下是svm函数的一些常用参数:
- formula:指定模型的公式,例如y~x1+x2表示y是由x1和x2组成的线性函数。
- data:包含训练集的数据框。
- type:决定模型类型,可以是"eps-regression"(epsilon回归)或"nu-regression"(nu回归)。
- kernel:指定内核函数,可以是"linear"(线性)、"polynomial"(多项式)、"radial"(径向基函数)或"sigmoid"(sigmoid函数)。
- cost:用于控制分类器的正确分类和错误分类之间的权衡。
- gamma:用于控制径向基函数的宽度。
以下是一个使用svm函数进行支持向量机回归的示例代码:
```
library(e1071)
# 加载数据
data(mtcars)
# 将数据集分为训练集和测试集
train <- sample(nrow(mtcars), 20)
train.data <- mtcars[train, ]
test.data <- mtcars[-train, ]
# 训练模型
svm.model <- svm(mpg ~ ., data = train.data, kernel = "radial", cost = 1, gamma = 0.1)
# 预测测试集
svm.pred <- predict(svm.model, test.data)
# 计算均方误差
mse <- mean((svm.pred - test.data$mpg)^2)
cat("MSE:", mse)
```
在这个例子中,我们使用mtcars数据集进行回归预测。我们将数据集分为训练集和测试集,然后使用svm函数训练模型。在这个例子中,我们使用径向基函数作为内核函数,并设置cost和gamma参数。最后,我们使用predict函数对测试集进行预测,并计算均方误差。