R语言中支持向量机的参数需要怎么调,代码
时间: 2024-02-11 14:07:59 浏览: 32
在 R 语言中使用支持向量机(SVM)时,可以使用 `e1071` 包中的 `svm()` 函数。该函数有许多参数可以调整以获得最佳性能。下面是一些常用的参数及其默认值:
1. `formula`:SVM模型的公式,例如 `y ~ .` 表示使用所有自变量来预测因变量y。
2. `data`:用于建模的数据集。
3. `type`:SVM类型,可以是 "C-classification"(用于分类问题)或 "nu-classification"(用于回归问题)。
4. `kernel`:核函数类型,可以是 "linear"(线性核函数),"polynomial"(多项式核函数)或 "radial"(径向基核函数)。
5. `cost`:C参数,用于控制误分类的惩罚程度。
6. `gamma`:核函数的参数,用于控制每个数据点对模型的影响程度。
7. `degree`:多项式核函数的度数。
8. `coef0`:多项式和径向基核函数的截距。
下面是一个简单的 SVM 模型示例,其中使用径向基核函数和 C=1:
```R
library(e1071)
# 导入数据
data(iris)
# 划分训练集和测试集
train <- iris[1:100, ]
test <- iris[101:150, ]
# 训练模型
model <- svm(Species ~ ., data = train, kernel = "radial", cost = 1)
# 预测测试集结果
pred <- predict(model, test)
# 计算预测准确率
mean(pred == test$Species)
```
在这个示例中,我们使用了 `svm()` 函数来训练一个径向基核函数的 SVM 模型,并将 C 参数设置为 1。可以通过逐步调整参数来优化模型并获得更好的性能。
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