r语言state.x77做支持向量机详细过程

state.x77是R语言自带的一个数据集，包含了美国50个州在1977年的一些经济指标数据。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归分析。

要使用state.x77数据集进行支持向量机分析，可以按照以下步骤进行：

1. 导入数据集

首先需要导入state.x77数据集，使用以下代码：

data(state.x77)

2. 数据预处理

针对state.x77数据集，通常需要进行一些预处理，例如去除缺失值、标准化数据等。这里我们简单处理一下，将数据集转化为二分类问题。

library(e1071)

# 将数据集转化为二分类问题
state.x77$HighSchool = ifelse(state.x77$HSGrad < median(state.x77$HSGrad), "Low", "High")
state.x77 = state.x77[, c(1:3, 10)]

以上代码将HighSchool列设置为分类标签，如果一个州的高中毕业率低于所有州高中毕业率的中位数，则标记为"Low"，否则标记为"High"。

3. 拆分数据集

将state.x77数据集拆分为训练集和测试集，使用以下代码：

# 拆分数据集
set.seed(123)
train.index = sample(1:nrow(state.x77), nrow(state.x77) * 0.7)
train = state.x77[train.index, ]
test = state.x77[-train.index, ]

以上代码将数据集拆分为训练集和测试集，训练集占总样本的70%。

4. 模型训练

使用svm()函数训练SVM模型。这里使用线性核函数，C参数设置为1。

# 训练SVM模型
model = svm(HighSchool ~ Income + Illiteracy, data = train, kernel = "linear", cost = 1)

以上代码将HighSchool标签与Income和Illiteracy两个特征建立SVM模型。

5. 模型评估

使用测试集对模型进行评估，计算准确率和混淆矩阵。

# 预测测试集
pred = predict(model, newdata = test)

# 计算准确率
accuracy = sum(test$HighSchool == pred) / nrow(test)
print(paste("Accuracy:", accuracy))

# 计算混淆矩阵
table(test$HighSchool, pred)

以上代码将模型对测试集的预测结果与真实标签进行比较，计算准确率和混淆矩阵。