SVM用于特征建模R语言代码

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。在特征建模中，SVM能够找到一个最优的超平面，以最大化不同类别之间的边界。下面是一个使用R语言实现SVM特征建模的简单示例代码：

# 安装并加载e1071包
install.packages("e1071")
library(e1071)

# 假设已经有了数据集data，包含特征和标签
# features是特征矩阵，labels是对应的标签向量
features <- data[, -ncol(data)]  # 假设最后一列是标签
labels <- data[, ncol(data)]

# 使用svm函数训练模型
# 这里使用默认参数，可以根据需要调整核函数、惩罚参数C等
model <- svm(features, labels)

# 查看模型结果
summary(model)

# 使用模型进行预测
predictions <- predict(model, newdata = test_features)

# 检验预测结果的准确性
table(predictions, test_labels)

在这段代码中：
- `data` 是已经加载的包含特征和标签的数据集。
- `e1071` 是一个提供SVM等机器学习算法的R包。
- `svm` 函数用于训练SVM模型，其中`features`是输入的特征矩阵，`labels`是对应的目标标签。
- `predict` 函数用于对新的数据集进行预测。
- `table` 函数用于生成一个交叉表，可以帮助我们评估模型预测的准确性。