predict函数 R_R语言如何实现支持向量机?
时间: 2023-07-24 09:35:45 浏览: 47
在R语言中,支持向量机可以通过使用"e1071"包中的svm函数来实现。
首先,需要将数据集分为训练集和测试集。然后,通过svm函数来训练模型并预测测试集的结果。
以下是svm函数的一些常用参数:
- formula:指定模型的公式,例如y~x1+x2表示y是由x1和x2组成的线性函数。
- data:包含训练集的数据框。
- type:决定模型类型,可以是"eps-regression"(epsilon回归)、"nu-regression"(nu回归)、"nu-classification"(nu分类)或"c-classification"(C分类)。
- kernel:指定内核函数,可以是"linear"(线性)、"polynomial"(多项式)、"radial"(径向基函数)或"sigmoid"(sigmoid函数)。
- cost:用于控制分类器的正确分类和错误分类之间的权衡。
- gamma:用于控制径向基函数的宽度。
以下是一个使用svm函数进行支持向量机分类的示例代码:
```
library(e1071)
# 加载数据
data(iris)
# 将数据集分为训练集和测试集
train <- sample(nrow(iris), 100)
train.data <- iris[train, ]
test.data <- iris[-train, ]
# 训练模型
svm.model <- svm(Species ~ ., data = train.data, kernel = "linear", cost = 1)
# 预测测试集
svm.pred <- predict(svm.model, test.data)
# 计算准确率
accuracy <- sum(svm.pred == test.data$Species) / nrow(test.data)
cat("Accuracy:", accuracy)
```