R语言支持向量机模型

以下是使用R语言建立支持向量机模型的步骤：

1. 导入iris数据集

data(iris)

2. 将数据集分为训练集和测试集

library(caTools)
set.seed(123)
split = sample.split(iris$Species, SplitRatio = 0.7)
train = subset(iris, split == TRUE)
test = subset(iris, split == FALSE)

3. 建立支持向量机模型

library(e1071)
svm.model = svm(Species ~ ., data = train, kernel = "linear", cost = 10)

其中，Species为目标变量，.表示使用其他所有变量作为自变量，kernel参数指定核函数类型，cost参数指定惩罚系数。

4. 预测测试集结果

svm.pred = predict(svm.model, test[,-5])

其中，test[,-5]表示测试集中除了目标变量之外的所有变量。

5. 计算模型准确率

table(svm.pred, test$Species)

6. 可视化支持向量机模型

plot(svm.model, train)

相关问题

r语言支持向量机模型评估

在R语言中，我们可以使用e1071包中的svm函数来构建支持向量机模型。在构建模型后，我们需要对模型进行评估。常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值等。但是在处理不平衡数据时，仅使用准确率这个指标可能会失效。因此，我们需要使用其他指标来评估模型性能，例如ROC曲线、AUC值等。此外，我们还可以使用交叉验证来调整模型参数和评估模型性能。在R语言中，我们可以使用caret包来实现交叉验证。

R语言 支持向量机模型、随机森林模型、logistic回归模型怎么计算最佳截断值，代码是什么

在R语言中，计算最佳截断值可以使用以下代码：

1. 支持向量机模型：

# 加载包
library(e1071)

# 准备数据
data(iris)
train <- iris[,1:4]
labels <- iris[,5]
levels(labels) <- c("setosa", "versicolor", "virginica")

# 训练模型
svm.model <- svm(train, labels)

# 计算最佳截断值
tune.svm <- tune.svm(train, labels, gamma = 10^(-6:-1), cost = 10^(-1:1))
svm.tuned <- svm(train, labels, gamma = tune.svm$best.parameters$gamma, cost = tune.svm$best.parameters$cost)

2. 随机森林模型：

# 加载包
library(randomForest)

# 准备数据
data(iris)
train <- iris[,1:4]
labels <- iris[,5]
levels(labels) <- c("setosa", "versicolor", "virginica")

# 训练模型
rf.model <- randomForest(train, labels)

# 计算最佳截断值
varImpPlot(rf.model)

3. logistic回归模型：

# 准备数据
data(iris)
train <- iris[,1:4]
labels <- as.numeric(iris[,5] == "versicolor")

# 训练模型
logit.model <- glm(labels ~ ., data = train, family = "binomial")

# 计算最佳截断值
library(pROC)
roc <- roc(labels, predict(logit.model, type = "response"))
coords(roc, "best", ret = c("threshold", "specificity", "sensitivity"))

在以上代码中，我们使用了不同的包和函数来计算每个模型的最佳截断值。对于支持向量机模型，我们使用了`e1071`包中的`tune.svm()`函数；对于随机森林模型，我们使用了`randomForest`包中的`varImpPlot()`函数；对于logistic回归模型，我们使用了`pROC`包中的`coords()`函数。在实际应用中，我们可以根据数据和模型的不同选择适当的方法来计算最佳截断值。