使用R语言构建SVM回归模型

使用R语言构建SVM回归模型

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。它通过找到一个最优超平面来进行分类或回归，最大化样本间的间隔。在本文中，我们将使用R语言来构建一个SVM回归模型，并对其进行训练和预测。

首先，我们需要准备我们的数据集。假设我们有一个包含自变量（特征）和因变量（目标）的数据集。我们将使用e1071包中的svm函数来构建SVM回归模型。让我们看一下具体的步骤：

步骤 1: 安装和加载必要的包

install.packages("e1071")  # 安装e1071包
library(e1071)  # 加载e1071包

步骤 2: 准备数据集

假设我们的数据集包含两个数值型的自变量（X1和X2）和一个数值型的因变量（Y）。我们将数据集分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。

# 创建数据集
X1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
X2 <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
Y <- c(3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30)

# 创建数据框
data <- data.frame(X1, X2, Y)

# 将数据集分为训练集和测试集
train_data <- data[1:8, ]  # 前