R语言支持向量机SVM分类器：使用Iris数据集构建SVM分类器、模型构建、模型调优

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R语言支持向量机SVM分类器：使用Iris数据集构建SVM分类器、模型构建、模型调优

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SVM分类器构建

模型调优

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在机器学习中，支持向量机（Support vector machine，SVM)是一种有监督的学习模型，可以用于对数据进行分类和回归分析。在该算法中，每个数据样本被绘制为n维空间中的一个点（其中n是特征的个数），每个特征的值是特定坐标的值。然后，通过寻找最能区分类别的超平面来进行分类。

除了进行线性分类，支持向量机还可以有效地进行非线性分类（使用核方法、kernel trick），隐式地将它们的输入映射到高维特征空间中，巧妙地将低维度的非线性问题转化为高维的线性问题。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM)是一种由分离超平面形式定义的分类器。换句话说，给定有标记的训练数