R语言 Svm()函数包进行支持向量机回归预测模型,进行超参数寻优如何导出最优参数
时间: 2024-09-18 15:17:15 浏览: 28
在R语言中,使用`svm()`函数进行支持向量机回归(SVR)并进行超参数寻优时,一般会通过`tune.svm()`函数进行参数调整。以下是一个示例流程:
1. 首先,安装和加载所需的包,比如`e1071`(包含`svm`函数)和`caret`(用于超参数调优):
```R
install.packages("e1071")
install.packages("caret")
library(e1071)
library(caret)
```
2. 准备数据,假设你的数据存储在`df_train`里,并确定你要预测的目标变量:
```R
set.seed(123) # 设置随机种子以便于复制结果
data <- df_train[, -ncol(df_train)] # 去除目标变量
target <- df_train[, ncol(df_train)]
```
3. 定义一个网格搜索参数范围,例如使用径向基函数(RBF)核:
```R
tuneGrid <- expand.grid(C = seq(0.1, 1, by = 0.1), epsilon = seq(0.1, 1, by = 0.1))
```
4. 使用`trainControl()`设置交叉验证策略,然后调用`tune.svm()`进行参数优化:
```R
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 5) # 可以选择合适的交叉验证次数
gridFit <- tune.svm(data, target, tuneGrid = tuneGrid, method = "eps-svr", control = ctrl)
```
5. 最佳参数可以从`gridFit$bestTune`得到:
```R
best_params <- gridFit$bestTune
cat("最优参数: ", best_params, "\n")
```
6. 最后,可以使用最佳参数创建最终的模型:
```R
final_model <- svm(target ~ ., data, kernel = "radial", cost = best_params$C, epsilon = best_params$epsilon)
```