R语言SVM预测模型绘制列线图代码

下面是在 R 语言中使用 `ggplot2` 绘制 SVM 预测模型列线图的代码：

library(e1071)
library(ggplot2)

# 加载预测数据
data(iris)
x <- iris[, 1:4]
y <- as.factor(ifelse(iris$Species == "setosa", "setosa", "other"))

# 训练 SVM 模型
model <- svm(x, y, kernel = "linear")

# 预测新数据
new_x <- data.frame(Sepal.Length = 5.1, Sepal.Width = 3.5, Petal.Length = 1.4, Petal.Width = 0.2)
new_y <- predict(model, new_x)

# 提取列向量
col_vec <- t(model$coefs) %*% x[model$index, ]

# 创建数据框
df <- data.frame(x = 1:ncol(x), y = col_vec, label = colnames(x))

# 绘制列线图
ggplot(df, aes(x = x, y = y, label = label)) +
  geom_vline(xintercept = 0, color = "gray") +
  geom_text(nudge_y = 0.2) +
  ggtitle("SVM Column Line Plot") +
  geom_point(data = new_x, aes(x = which(colnames(x) == names(new_x)), y = 0), color = "red", size = 4) +
  geom_text(data = new_x, aes(x = which(colnames(x) == names(new_x)), y = 0, label = new_y), color = "red", nudge_y = -0.2)

这段代码首先加载了 `e1071` 和 `ggplot2` 两个包，并使用 `iris` 数据集作为示例数据。然后，代码训练了一个 SVM 模型，并预测了一个新数据点。接着，代码将列向量与变量名合并成一个数据框，并使用 `ggplot2` 包绘制了列线图。图中每条线都表示一个特征变量，线的高度表示 SVM 模型中该变量的重要性。代码还使用红色圆点和标签表示了预测的新数据点。