r语言支持向量机调参

R语言中的支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。SVM通过找到最优超平面将数据分割成两类，其关键在于最大化边距（Margin），这使得模型对于噪声有很好的鲁棒性。在R中，调参SVM通常涉及以下几个步骤：

1. **加载必要的包**：首先需要安装并加载`e1071`或` kernlab `等库，它们包含了SVM函数。

install.packages("e1071") # 如果未安装
library(e1071) 或 library(kernlab)

2. **准备数据**：对训练集进行预处理，包括归一化、编码分类变量等。

3. **选择模型**：使用`svm()`函数创建一个基本的SVM模型。例如：

model <- svm(target_variable ~ ., data = training_data, kernel = "linear")

这里的`kernel = "linear"`指定了线性核函数，你可以尝试其他内核如“radial”（径向基函数）、“polynomial”等。

4. **参数调整**：
- **C参数**：正则化强度，影响模型复杂度。可以使用`tune.svm()`进行网格搜索或交叉验证调优：

     tuned_params <- tune.svm(x = predictors, y = target, cost = seq(0.01, 10, by = 0.5), kernel = "linear")
     best_model <- tuned_params$best.model

- **gamma参数**：仅适用于Radial基函数，控制决策边界的变化速度。可以同样通过`tune.svm()`进行优化。

5. **评估性能**：用测试集评估模型性能，比如计算准确率、查准率、查全率等指标。

6. **保存和应用**：一旦找到最佳参数，就可以将其应用于新数据上。