用R语言写SVR模型计算修正后的均方误差的代码

以下是用R语言编写SVR模型计算修正后的均方误差的代码：

# 导入所需的R包
library(e1071)

# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

# 定义SVR模型
model_svr <- svm(y ~ ., data = train_data, kernel = "radial", cost = 10, gamma = 0.1)

# 预测测试集
pred_svr <- predict(model_svr, test_data)

# 计算均方误差
mse_svr <- mean((test_data$y - pred_svr)^2)

# 计算修正后的均方误差
n <- nrow(test_data)
k <- length(model_svr$coefs)
c <- sum(abs(model_svr$coefs))
m <- (n - k - 1)/(n - c - 1)
rmse_svr <- sqrt(mse_svr * m)

# 输出结果
cat("SVR模型的修正后均方误差为：", rmse_svr)

其中，`data.csv`是数据文件，`y`是目标变量，其余变量为自变量。`train_data`和`test_data`分别为训练集和测试集。`model_svr`为定义的SVR模型，`pred_svr`为预测结果，`mse_svr`为均方误差，`n`为测试集样本量，`k`为SVR模型中支持向量的个数，`c`为支持向量的绝对值之和，`m`为修正系数，`rmse_svr`为修正后的均方误差。