使用R语言构建基于Iris数据集的SVM分类器

BitSlinger

于 2023-08-17 20:43:33 发布

阅读量413

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：支持向量机 r语言机器学习 R语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BitSlinger/article/details/132349829

R语言专栏收录该内容

100 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文展示了如何使用R语言构建基于Iris数据集的支持向量机（SVM）分类器。首先加载数据和所需库，然后进行数据预处理，划分训练集和测试集。接着利用SVM算法构建分类器，并使用测试集评估模型性能，计算准确率和召回率。通过这个过程，读者可以学习到SVM分类器的基本构建和评估技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用R语言构建基于Iris数据集的SVM分类器

Iris数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一。它包含了150个样本，分为三个不同的鸢尾花品种（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾），每个品种各有50个样本。在本文中，我们将使用R语言来构建一个支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）分类器，通过训练该分类器来对Iris数据集中的鸢尾花进行分类。

首先，我们需要加载所需的库和数据集。在R中，可以使用library()函数加载所需的库，使用data()函数加载数据集。

# 加载所需的库
library(e1071)

# 加载Iris数据集
data(iris)

接下来，我们需要对数据集进行预处理。我们将把鸢尾花的特征作为输入，将品种作为目标变量。为了方便后续的模型评估，我们将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。

# 将特征赋值给x
x <- iris[, 1:4]

# 将目标变量赋值给y
y <- iris[, 5]

# 将数据集划分为训练集和测试集（70%训练集，30%测试集）
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(iris), 0.7*nro

了解本专栏