使用R语言进行线性核函数支持向量机（SVM）的分类

使用R语言进行线性核函数支持向量机（SVM）的分类

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于进行分类和回归任务。它在许多实际应用中都表现出色，并且在处理高维数据和处理非线性问题时特别有效。本文将介绍如何使用R语言和GermanCredit数据集来实现线性核函数的支持向量机分类。

首先，我们需要安装并加载必要的R包。我们将使用"e1071"包来实现支持向量机算法，以及"caret"包来进行数据预处理和模型评估。

# 安装和加载必要的R包
install.packages("e1071")
install.packages("caret")

library(e1071)
library(caret)

接下来，我们将加载GermanCredit数据集并进行数据预处理。GermanCredit数据集是一个经典的德国信用数据集，其中包含了1000个客户的各种特征和信用评分。

# 加载GermanCredit数据集
data("GermanCredit")

# 查看数据集的结构
str(GermanCredit)

# 将目标变量转换为因子类型
GermanCredit$Class <- as.factor(GermanCredit$Class)

# 划分数据集为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(GermanCredit$Class, p = 0.7, list = FALSE)
trainDa