R语言 支持向量机回归预测模型，构建训练模型

R语言支持通过多种包来进行支持向量机（SVM）回归的建模和预测。SVM回归主要用于连续变量的预测，它基于寻找数据点之间的最优超平面来进行预测。以下是使用R语言构建SVM回归模型的基本步骤：

1. 首先，你需要安装并加载必要的库，如`e1071`，它是R中常用的支持向量机工具包：

   install.packages("e1071")
   library(e1071)

2. 准备数据集，确保包含特征（自变量）和目标变量（因变量）。例如，你可以用`data.frame()`创建一个数据框：

   data <- data.frame(feature_1 = c(...), feature_2 = c(...), target_variable = c(...))

3. 使用`svm()`函数构建模型。假设`feature_1`和`feature_2`是输入变量，`target_variable`是响应变量：

   model <- svm(target_variable ~ feature_1 + feature_2, data = data, method = "eps-regression")

这里`method="eps-regression"`指定了我们正在处理的是回归问题。

4. 训练模型后，可以使用`predict()`函数对新数据进行预测：

   new_data <- data.frame(feature_1_new = ..., feature_2_new = ...)
   predictions <- predict(model, newdata = new_data)

5. 可能还需要评估模型性能，比如计算均方误差（MSE）或R²分数等指标。