r语言svm数据标准化的代码

下面给出一个使用 R 语言中的 `svm` 包进行数据标准化的示例代码：

library(e1071)

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 将数据分为训练集和测试集
train_size <- floor(0.8 * nrow(data))
train_idx <- sample(seq_len(nrow(data)), size = train_size)
train <- data[train_idx, ]
test <- data[-train_idx, ]

# 将训练集和测试集的特征数据进行标准化
train_scaled <- scale(train[, -ncol(train)])
test_scaled <- scale(test[, -ncol(test)])

# 使用 svm 进行建模
model <- svm(target ~ ., data = train_scaled)

# 在测试集上进行预测
pred <- predict(model, test_scaled)

# 计算预测准确率
accuracy <- sum(pred == test$target) / nrow(test)

在上面的代码中，`scale` 函数用于将数据标准化，将每个特征的均值调整为 0，标准差调整为 1。这样做可以避免某些特征对模型的影响过大，同时也可以加速模型的训练。

相关问题

R语言实现基于svm的糖尿病预测

好的，针对您的问题，我可以提供以下的实现步骤：

1. 导入数据集

首先，您需要准备好您的数据集。您可以使用R语言中的read.csv()函数或其他相应函数将数据集导入到R中。

2. 数据预处理

在导入数据后，您需要对数据进行一些预处理。您可以使用R语言中的一些函数，如scale()函数来对数据进行标准化。此外，您还需要将数据集分为训练集和测试集。

3. 建立svm模型

接下来，您将使用e1071包中的svm()函数来建立svm模型。您需要指定svm()函数的参数，如kernel类型、惩罚系数C等。例如，您可以使用以下代码来建立svm模型：

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

其中，diabetes是您的目标变量，train是您的训练集数据。

4. 预测结果

在建立svm模型后，您可以使用predict()函数来对测试集进行预测并计算准确率。例如，您可以使用以下代码来预测测试集的结果并计算准确率：

pred <- predict(model, test[,-9])
mean(pred == test$diabetes)

其中，test[,-9]表示测试集数据除了目标变量之外的所有变量，test$diabetes表示测试集的目标变量。

至此，您已经成功地使用svm算法进行了糖尿病预测。希望能对您有所帮助！