R语言：SVM的实现——e1071

SVM是比较常用的分类算法，其核心采用的是线性分类器，如果数据在当前维度下不可分割，可以映射到更高的维度之上。本文将着重介绍SVM算法的R语言实现。

使用的是e1071包中的svm函数。

数据简介

本文数据选择了红酒质量分类数据集，这是一个很经典的数据集，原数据集中“质量”这一变量取值有{3，4，5，6，7，8}。为了实现二分类问题，我们添加一个变量“等级”，并将“质量”为{3，4，5}的观测划分在等级0中，“质量”为{6，7，8}的观测划分在等级1中。

数据下载戳我

因变量：等级

自变量：非挥发性酸性、挥发性酸性、柠檬酸、剩余糖分、氯化物、游离二氧化硫、二氧化硫总量、浓度、pH、硫酸盐、酒精

library(openxlsx)
wine = read.xlsx("C:/Users/Mr.Reliable/Desktop/classification/winequality-red.xlsx") 
#将数据集分为训练集和测试集,比例为7:3
train_sub = sample(nrow(wine),7/10*nrow(wine))
train_data = wine[train_sub,]
test_data = wine[-train_sub,]

SVM的实现

R包下载

install.packages('e1071')

实现SVM

svm函数的重要参数：

参数	意义