r语言svr多元回归预测
时间: 2024-01-09 21:47:26 浏览: 80
在 R 语言中,可以使用 `e1071` 包来进行支持向量机回归(SVR)。下面是一个多元回归的例子:
首先,生成一些随机数据:
```r
set.seed(123)
x1 <- rnorm(100)
x2 <- rnorm(100)
y <- 2*x1 + 3*x2 + rnorm(100)
```
然后,将数据分为训练集和测试集:
```r
train <- sample(1:100, 70)
test <- setdiff(1:100, train)
```
接着,使用 `svm` 函数来训练 SVR 模型:
```r
library(e1071)
model <- svm(y ~ x1 + x2, data = data.frame(x1 = x1[train], x2 = x2[train], y = y[train]), kernel = "linear")
```
其中,`data.frame(x1 = x1[train], x2 = x2[train], y = y[train])` 将训练集中的数据组成数据框。
最后,用测试集来预测:
```r
y_pred <- predict(model, newdata = data.frame(x1 = x1[test], x2 = x2[test]))
```
可以通过计算均方误差(MSE)来评估模型的性能:
```r
mse <- mean((y[test] - y_pred)^2)
```
以上就是在 R 语言中使用 SVR 进行多元回归预测的简单示例。
相关问题
r语言svr多元回归预测完整代码
以下是R语言实现SVR多元回归预测的完整代码:
```R
# 导入必要的库
library(e1071)
library(caret)
# 读入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$y, p = 0.8, list = FALSE)
train <- data[trainIndex,]
test <- data[-trainIndex,]
# 构建SVR模型
model <- svm(y ~ ., data = train, kernel = "linear", cost = 10, epsilon = 0.1)
# 预测测试集结果
pred <- predict(model, test)
# 计算测试集R方值
R2 <- cor(test$y, pred)^2
# 打印R方值
print(paste0("R2 = ", round(R2, 2)))
```
其中,`data.csv`是包含所有自变量和因变量的数据文件,`y`是因变量列的名称。在这个代码中,我们使用`e1071`库中的`svm`函数来构建SVR模型,其中`kernel`参数指定核函数为线性核,`cost`参数指定惩罚系数为10,`epsilon`参数指定松弛变量为0.1。预测结果使用`predict`函数进行计算,最后计算测试集R方值并打印输出。
r语言多元svr回归预测模型
在R语言中,可以使用`e1071`包中的`svm()`函数来实现支持向量机回归模型的建立。下面是一个简单的多元SVR回归预测模型的示例:
```R
library(e1071)
# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")
# 划分训练集和测试集
train_index <- sample(1:nrow(data), round(nrow(data)*0.7))
train_set <- data[train_index, ]
test_set <- data[-train_index, ]
# 建立SVR模型
model <- svm(y ~ ., data = train_set, type = "eps-regression", kernel = "radial")
# 预测
pred <- predict(model, test_set[-1])
# 计算预测误差
mse <- mean((test_set$y - pred)^2)
rmse <- sqrt(mse)
mae <- mean(abs(test_set$y - pred))
r2 <- cor(test_set$y, pred)^2
# 输出结果
cat("RMSE:", rmse, "\n")
cat("MAE:", mae, "\n")
cat("R-squared:", r2, "\n")
```
在上面的代码中,`data.csv`是包含自变量和因变量的数据文件。首先,我们使用`read.csv()`函数将数据读取进来,然后使用`sample()`函数将数据分为训练集和测试集。接下来,我们使用`svm()`函数建立SVR模型,其中`type = "eps-regression"`表示使用epsilon-SVR算法进行回归,`kernel = "radial"`表示使用径向基函数作为核函数。最后,我们使用`predict()`函数对测试集进行预测,并计算预测误差。最后输出预测结果。
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