R语言支持向量机鸢尾花案例设计

当使用支持向量机（SVM）进行分类时，鸢尾花数据集是一个非常受欢迎的数据集。以下是使用R语言进行SVM分类的鸢尾花案例设计步骤：

1. 导入数据集

使用以下代码导入鸢尾花数据集：

library(datasets)
data(iris)

2. 数据预处理

将数据集分为训练集和测试集，使用以下代码：

library(caret)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.8, 
                                  list = FALSE, times = 1)
train <- iris[trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]

3. 训练SVM模型

使用以下代码训练SVM模型：

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

在这里，我们使用线性内核，并设置成本为10。

4. 模型预测

使用以下代码预测测试集中的结果：

pred <- predict(svm_model, test[, -5])

这里，我们将测试集中的所有变量作为输入，并预测鸢尾花的种类。

5. 模型评估

使用以下代码评估模型：

confusionMatrix(pred, test$Species)

这将输出一个混淆矩阵，显示模型的精度、召回率和F1分数。

这就是使用R语言进行SVM分类的鸢尾花案例设计步骤。