R语言生成支持向量机模型
时间: 2023-08-12 20:04:10 浏览: 47
在R语言中,可以使用e1071包生成支持向量机模型。下面是一个简单的示例代码:
```R
# 导入e1071包
library(e1071)
# 读取训练数据
train_data <- read.csv("train_data.csv")
# 分割训练集和测试集
train_index <- sample(nrow(train_data), nrow(train_data) * 0.7)
train_set <- train_data[train_index, ]
test_set <- train_data[-train_index, ]
# 创建SVM模型
svm_model <- svm(Class ~ ., data=train_set, kernel="linear", cost=1)
# 预测测试集
svm_pred <- predict(svm_model, test_set[-1])
# 计算准确率
accuracy <- sum(svm_pred == test_set$Class) / nrow(test_set)
print(paste("Accuracy:", accuracy))
```
上述代码中,首先导入e1071包,然后读取训练数据。接着使用`sample`函数将数据分成训练集和测试集,比例为70%和30%。然后使用`svm`函数创建SVM模型,其中`Class`表示类别列,`.`表示其他特征列,`kernel`参数指定核函数类型,`cost`参数指定正则化系数。然后使用`predict`函数对测试集进行预测,最后计算预测准确率。
需要注意的是,SVM模型的性能很大程度上取决于核函数的选择和参数的调整,需要根据实际情况进行调整。