支持向量机回归

以下是构建公式、构建svm回归模型、输出模型概况的代码。主要是采用as.formula将因变量、自变量拼接到一起构建为公式，然后采用e1071包的svm函数训练支持向量机模型，其中核函数采用高斯核。

  

   

    

     

    
    

     

      # 因变量自变量构建公式
     
    
   

    

     

    
    

     

      colnames(boston)
     
    
   

    

     

    
    

     

      form_reg <- as.formula(
     
    
   

    

     

    
    

     

        paste0("medv ~ ", paste(colnames(traindata)[1:13], collapse = " + "))
     
    
   

    

     

    
    

     

      )
     
    
   

    

     

    
    

     

      form_reg
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 训练模型
     
    
   

    

     

    
    

     

      fit_svm_reg <- svm(form_reg,
     
    
   

    

     

    
    

     

                         data = traindata,
     
    
   

    

     

    
    

     

                         kernel = "radial",
     
    
   

    

     

    
    

     

                         cost = 1,
     
    
   

    

     

    
    

     

                         gamma = 0.1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 模型概况
     
    
   

    

     

    
    

     

      fit_svm_reg
     
    
  
 

支持向量机二分类

与回归类似，首先是构建公式，然后用e1071包的svm函数训练支持向量机模型。traindata中的因变量需要提前处理成factor类型，这样svm会自动构建分类模型。为了预测分类概率，需要在svm中将probability参数值设置为TRUE。

  

   

    

     

    
    

     

      # 因变量自变量构建公式
     
    
   

    

     

    
    

     

      colnames(Heart)
     
    
   

    

     

    
    

     

      form_cls <- as.formula(
     
    
   

    

     

    
    

     

        paste0("AHD ~ ", paste(colnames(traindata)[2:14], collapse = " + "))
     
    
   

    

     

    
    

     

      )
     
    
   

    

     

    
    

     

      form_cls
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 构建模型
     
    
   

    

     

    
    

     

      fit_svm_cls <- svm(form_cls,
     
    
   

    

     

    
    

     

                         data
     
    
  
 

文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net，作者：文宇肃然，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/122415485