R语言绘制SVM模型特征重要性排序

在R语言中，可以通过以下步骤绘制SVM模型特征重要性排序：

1.训练SVM模型并获取特征重要性信息

library(e1071)
# 加载数据集
data(iris)
# 将数据集分为训练集和测试集
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.7, list = FALSE, times = 1)
trainData <- iris[trainIndex, ]
testData <- iris[-trainIndex, ]

# 训练SVM模型
svm.model <- svm(Species ~ ., data = trainData, kernel = "linear", cost = 1)

# 获取特征重要性信息
coef <- t(svm.model$coefs) %*% svm.model$SV
rownames(coef) <- names(trainData[, -5])
colnames(coef) <- NULL

2.根据特征重要性信息绘制排序图

library(ggplot2)
library(tidyr)

# 将特征重要性信息转换为数据框
importance_df <- data.frame(
  feature = rownames(coef),
  importance = abs(coef)
)

# 绘制排序图
ggplot(
  data = importance_df %>% arrange(desc(importance)) %>% mutate(feature = factor(feature, levels = feature)),
  aes(x = feature, y = importance)
) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 0.5, fill = "blue") +
  xlab("Feature") +
  ylab("Importance") +
  ggtitle("SVM Feature Importance Ranking")

这样就可以通过R语言绘制SVM模型特征重要性排序了。