SVM在R语言中的使用

本文介绍了如何在R语言中利用e1071包的svm()函数建立支持向量机模型,以鸢尾花数据为例,展示了如何构建SVM模型进行分类任务。通过数据可视化和模型评估,探讨了模型的性能和预测准确性。

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在R中,可以使用e1071软件包所提供的各种函数来完成基于支持向量机的数据分析与挖掘任务。请在使用相关函数之前,安装并正确引用e1071包。该包中最重要的一个函数就是用来建立支持向量机模型的svm()函数。我们将结合后面的例子来演示它的用法。

下面这个例子中的数据源于1936年费希尔发表的一篇重要论文。彼时他收集了三种鸢尾花(分别标记为setosa、versicolor和virginica)的花萼和花瓣数据。包括花萼的长度和宽度,以及花瓣的长度和宽度。我们将根据这四个特征来建立支持向量机模型从而实现对三种鸢尾花的分类判别任务。
有关数据可以从datasets软件包中的iris数据集里获取,下面我们演示性地列出了前5行数据。成功载入数据后,易见其中共包含了150个样本(被标记为setosa、versicolor和virginica的样本各50个),以及四个样本特征,分别是Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length和Petal.Width。

在正式建模之前,我们也可以通过一个图型来初步判定一下数据的分布情况,为此在R中使用如下代码来绘制(仅选择Petal.Length和Petal.Width这两个特征时)数据的划分情况。

 

 
 
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