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)。
时间: 2023-06-17 17:07:02 浏览: 70
好的,以下是代码实现:
```R
# 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$Class) / nrow(testData)
print(paste("Accuracy:", accuracy))
```
其中,`"your_data.csv"`需要替换成你的数据文件名,`Class`需要替换成你的目标变量名。`svm()`函数中,`kernel = "linear"`表示使用线性核函数。最后输出的结果是模型在测试集上的准确率。
相关问题
设置训练样本为80%,测试样本为20%,使用支持向量机机器学习算法,基于线性核函数复现结果。支持向量机函数可以使用svm(),代入所有自变量,
在这里我们假设你已经有了训练集和测试集的数据。
首先,需要导入必要的库和数据集:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('label', axis=1), data['label'], test_size=0.2, random_state=42)
```
接下来,我们可以使用SVM算法进行训练:
```python
# 建立SVM模型
clf = SVC(kernel='linear')
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
```
最后,我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测并计算准确率:
```python
# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这里我们使用了线性核函数,可以通过`kernel`参数进行设置。如果需要使用其他核函数,可以将参数改为`'rbf'`(径向基函数)等。
设置训练样本为80%,测试样本为20%,使用支持向量机机器学习算法,基于线性核函数复现结果。支持向量机函数可以使用svm(),代入所有自变量,用r语言
好的,首先需要导入数据集并分割为训练集和测试集:
```r
library(e1071) # 导入svm函数
data(iris) # 导入数据集
# 分割数据集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), 0.8*nrow(iris))
train <- iris[trainIndex, ]
test <- iris[-trainIndex, ]
```
接下来,使用svm函数进行训练和预测:
```r
# 训练模型
model <- svm(Species ~ ., data=train, kernel="linear")
# 预测测试集
pred <- predict(model, test[,-5])
# 计算准确率
accuracy <- sum(pred == test$Species)/nrow(test)
print(paste("Accuracy:", accuracy))
```
这里使用了线性核函数,训练模型时将参数kernel设为"linear",即可使用线性核函数。最终输出测试集的准确率。
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