【R支持向量机(SVM)】： 应用与调参技巧

# 1. 介绍R支持向量机(SVM)

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种经典的监督学习算法，主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是找到最佳的超平面，将不同类别的数据点有效地分开。通过引入核函数，SVM可以处理非线性可分的数据集，展现出强大的泛化能力。在R语言中，通过一系列函数和库的支持，我们可以轻松地实现SVM模型的构建和应用。本章将向您介绍R中SVM的基本原理和应用场景，让您快速掌握这一强大工具的使用方法。

# 2. R语言基础

### 2.1 R语言基础语法

R是一种功能强大且灵活的数据分析工具，下面我们将介绍一些R语言的基础语法，包括变量和数据类型、控制流程以及函数的定义和调用。

#### 2.1.1 变量和数据类型

在R语言中，我们可以使用赋值操作符"<-"来创建变量，并且R是一种动态类型语言，所以不需要提前声明变量的数据类型。例如，我们可以这样定义一个变量：

# 创建一个整数变量
my_number <- 10
# 创建一个字符串变量
my_string <- "Hello, World!"

除了常见的整数、字符串类型外，R还支持向量、列表、数据框等更多数据结构，后续章节会详细介绍。

#### 2.1.2 控制流程

R语言支持常见的控制流程结构，包括if-else语句、for循环和while循环。下面是一个if-else语句的示例：

# if-else语句示例
x <- 10
if (x > 0) {
  print("x is positive")
} else {
  print("x is non-positive")
}

通过控制流程，我们可以根据条件执行不同的代码块，这在数据分析和建模中非常实用。

#### 2.1.3 函数及其调用

函数是R语言编程的核心概念之一，通过函数可以封装可重复使用的功能模块。我们可以使用`function`关键字定义函数，然后通过函数名加括号的形式调用函数。例如：

# 定义一个简单的函数
square <- function(x) {
  return(x^2)
}

# 调用函数
result <- square(5)
print(result)  # 输出 25

函数的定义和调用是R语言中非常重要的内容，能够帮助我们提高代码的重用性和可维护性。

### 2.2 R数据结构

在R中，数据结构扮演着非常重要的角色，不同的数据结构适用于不同的使用场景。接下来我们将介绍R中常用的数据结构，包括向量、列表和数据框。

#### 2.2.1 向量(Vector)

向量是R中最基本的数据结构之一，它可以存储相同类型的数据。我们可以使用`c()`函数创建向量，也可以针对向量进行各种运算操作。

# 创建一个数字向量
num_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(num_vector)

# 向量运算
result_vector <- num_vector * 2
print(result_vector)

向量在数据分析中应用广泛，能够高效地进行数据处理和计算。

#### 2.2.2 列表(list)

列表是一种允许存储不同数据类型元素的数据结构，在实际场景中十分灵活。我们可以使用`list()`函数创建列表，并通过索引或名称访问列表元素。

# 创建一个列表
my_list <- list(name = "Alice", age = 30, has_car = TRUE)
print(my_list)

# 访问列表元素
print(my_list$name)

列表在处理复杂数据结构时非常有用，例如在机器学习模型参数传递过程中。

#### 2.2.3 数据框(data.frame)

数据框是R中最常用的数据结构之一，类似于表格，可以存储多变量的数据。我们可以使用`data.frame()`函数创建数据框，并对其进行各种操作。

# 创建一个数据框
my_df <- data.frame(name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
                    age = c(30, 25, 35),
                    has_car = c