使用支持向量机svm()，基于线性核函数 svm()，代 入所有自变量，set.seed(890)。

好的，以下是代码实现：

# 导入数据
data <- read.csv("your_data.csv")

# 设置随机数种子
set.seed(890)

# 划分数据集
trainIndex <- sample(1:nrow(data), floor(0.8 * nrow(data)))
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex, ]

# 训练模型
library(e1071)
svmModel <- svm(Class ~ ., data = trainData, kernel = "linear")

# 预测测试集
svmPred <- predict(svmModel, testData[-ncol(testData)])

# 计算准确率
accuracy <- sum(svmPred == testData$Class) / nrow(testData)
print(paste("Accuracy:", accuracy))

其中，`"your_data.csv"`需要替换成你的数据文件名，`Class`需要替换成你的目标变量名。`svm()`函数中，`kernel = "linear"`表示使用线性核函数。最后输出的结果是模型在测试集上的准确率。