如何在 R 中构建 SVM 模型

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种分类和回归分析的方法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。在 R 中，可以使用 e1071 包来构建 SVM 模型。

准备数据

首先，我们需要准备用于训练模型的数据。我们使用 R 内置的 iris 数据集作为示例。首先加载数据并查看前几行：

data(iris)
head(iris)

可以看到，iris 数据集包含了 150 行数据，分别表示了三种不同的鸢尾花。每个样本包含了 4 个特征变量 sepal length、sepal width、petal length 和 petal width，以及一个目标变量 Species，表示鸢尾花的品种。

构建 SVM 模型

接下来，我们使用 e1071 包中的 svm 函数构建 SVM 模型。具体步骤如下：

1. 将数据集分为训练集和测试集。我们将 70% 的数据用于训练，30% 的数据用于测试。
2. 使用 svm 函数训练模型。
3. 使用 predict 函数对测试集进行预测，并计算预测精度。

library(e1071)
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), 0.7*nrow(iris))
train <- iris[trainIndex, ]
test <- iris[-trainIndex, ]
s <- svm(Species ~ ., data = train, kernel = "linear", cost = 10)
pred <- predict(s, test[,-5])
table(pred, test[,5])

解释一下上面的代码：

1. set.seed(123) 设置随机数种子，保证每次运行结果一致。
2. sample(1:nrow(iris), 0.7*nrow(iris)) 从样本中随机选择 70% 的数据作为训练集。
3. Species ~ . 表示使用所有特征变量作为输入变量。
4. kernel = "linear" 表示使用线性核函数。
5. cost = 10 表示惩罚系数为 10。
6. predict 函数用于对测试集进行预测。
7. table 函数用于计算预测精度。

总结

在本文中，我们介绍了如何在 R 中使用 e1071 包构建 SVM 模型。具体步骤如下：

1. 准备数据。
2. 将数据集分为训练集和测试集。
3. 使用 svm 函数训练模型。
4. 使用 predict 函数对测试集进行预测，并计算预测精度。