设置训练样本为80%，测试样本为20%，使用支持向量机机器学习算法，基于线性核函数复现结果。支持向量机函数可以使用svm()，代入所有自变量，用r语言

好的，首先需要导入数据集并分割为训练集和测试集：

library(e1071) # 导入svm函数
data(iris) # 导入数据集

# 分割数据集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), 0.8*nrow(iris))
train <- iris[trainIndex, ]
test <- iris[-trainIndex, ]

接下来，使用svm函数进行训练和预测：

# 训练模型
model <- svm(Species ~ ., data=train, kernel="linear")

# 预测测试集
pred <- predict(model, test[,-5])

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

这里使用了线性核函数，训练模型时将参数kernel设为"linear"，即可使用线性核函数。最终输出测试集的准确率。

相关问题

设置训练样本为80%，测试样本为20%，使用支持向量机机器学习算法，基于线性核函数复现结果。支持向量机函数可以使用svm()，代入所有自变量，

在这里我们假设你已经有了训练集和测试集的数据。

首先，需要导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('label', axis=1), data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用SVM算法进行训练：

# 建立SVM模型
clf = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测并计算准确率：

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('Accuracy:', accuracy)

这里我们使用了线性核函数，可以通过`kernel`参数进行设置。如果需要使用其他核函数，可以将参数改为`'rbf'`（径向基函数）等。