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