r语言svm 实例分析

好的，我可以为您介绍一下使用 R 语言的 SVM 进行实例分析的步骤。

首先，需要安装并加载 e1071 包，该包提供了 SVM 相关的函数和工具。

install.packages("e1071")
library(e1071)

接下来，我们需要准备数据集。这里以 iris 数据集为例，该数据集包含了三种不同的鸢尾花的品种以及其花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度等特征。

data(iris)

然后，我们将数据集分为训练集和测试集，一般将数据集的 70% 作为训练集，30% 作为测试集。

set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), 0.7*nrow(iris))
trainData <- iris[trainIndex, ]
testData <- iris[-trainIndex, ]

接下来，我们可以使用 svm() 函数来构建 SVM 模型。在这里，我们使用线性核函数，C 值为 1。

svmModel <- svm(Species ~ ., data = trainData, kernel = "linear", cost = 1)

构建完模型后，我们可以使用 predict() 函数对测试集进行预测。

predicted <- predict(svmModel, testData)

最后，我们可以使用 confusionMatrix() 函数来评估模型的准确度和其他指标。

library(caret)
confusionMatrix(predicted, testData$Species)

以上就是使用 R 语言的 SVM 进行实例分析的主要步骤。