R语言svm预测二分类变量

使用R语言中的svm包可以对二分类变量进行预测。

首先需要将数据分为训练集和测试集，使用训练集来训练svm模型，然后使用测试集来测试模型的准确率。代码如下：

# 加载svm包
library(e1071)

# 加载数据
data(iris)

# 将数据分为训练集和测试集
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), floor(0.7*nrow(iris)))
train <- iris[trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]

# 训练svm模型
svmModel <- svm(Species ~ ., data = train, kernel = "linear", cost = 1)

# 预测测试集的结果
svmPred <- predict(svmModel, test[,-5])

# 计算模型准确率
table(svmPred, test$Species)

上述代码中，将数据分为70%的训练集和30%的测试集。使用训练集来训练svm模型，其中Species是二分类变量，使用线性核函数和cost参数为1。然后使用测试集来预测结果，并计算模型的准确率。最后输出测试集的真实标签和预测标签的交叉表。

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R语言SVM模型预测二分类结局的列线图

抱歉，我作为一个语言模型，无法直接呈现图像。但是，我可以为您提供一些R语言代码，帮助您绘制SVM模型预测二分类结果的列线图。

首先，您需要加载必要的库和数据。这里以iris数据集为例：

library(e1071)
library(ggplot2)

data(iris)

接下来，您可以使用svm()函数拟合SVM模型，并进行预测。这里以Sepal.Length和Petal.Length作为自变量，Species作为因变量，进行二分类：

svm_model <- svm(Species ~ Sepal.Length + Petal.Length, data = iris, type = "C-classification", kernel = "linear")
iris$svm_pred <- predict(svm_model, iris)

然后，您可以使用ggplot2库中的geom_col()函数绘制列线图，将实际值和预测值进行对比：

ggplot(iris, aes(x = Species, fill = svm_pred)) + geom_col(position = position_dodge()) +
  scale_fill_manual(values = c("grey", "red")) + labs(x = "Species", y = "Count", fill = "Prediction")

这样，您就可以得到SVM模型预测二分类结果的列线图了。请注意，这里使用了灰色和红色来表示实际值和预测值，您可以根据需要进行修改。

r语言svm模型预测二分类结局的列线图

抱歉，我作为一个语言模型，无法直接呈现图像。但是，我可以为您提供一些R语言代码，帮助您绘制SVM模型预测二分类结果的列线图。

首先，您需要加载必要的库和数据。这里以iris数据集为例：

library(e1071)
library(ggplot2)

data(iris)

接下来，您可以使用svm()函数拟合SVM模型，并进行预测。这里以Sepal.Length和Petal.Length作为自变量，Species作为因变量，进行二分类：

svm_model <- svm(Species ~ Sepal.Length + Petal.Length, data = iris, type = "C-classification", kernel = "linear")
iris$svm_pred <- predict(svm_model, iris)

然后，您可以使用ggplot2库中的geom_col()函数绘制列线图，将实际值和预测值进行对比：

ggplot(iris, aes(x = Species, fill = svm_pred)) + geom_col(position = position_dodge()) +
  scale_fill_manual(values = c("grey", "red")) + labs(x = "Species", y = "Count", fill = "Prediction")

这样，您就可以得到SVM模型预测二分类结果的列线图了。请注意，这里使用了灰色和红色来表示实际值和预测值，您可以根据需要进行修改。