R语言支持向量回归

### R语言支持向量回归（SVM Regression）的实现与用法 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。在R语言中，支持向量回归可以通过`e1071`包中的`svm`函数实现[^1]。以下将详细介绍如何使用R语言实现支持向量回归，并提供示例代码。 #### 1. 数据准备 在进行支持向量回归之前，需要准备好数据集。通常，数据集应分为训练集和测试集，以评估模型的性能。可以使用`caret`包中的`createDataPartition`函数来划分数据集。 ```r # 加载必要的库 library(e1071) library(caret) # 示例数据集：mtcars data(mtcars) # 划分训练集和测试集 set.seed(123) trainIndex <- createDataPartition(mtcars$mpg, p = 0.8, list = FALSE) trainData <- mtcars[trainIndex, ] testData <- mtcars[-trainIndex, ] ``` #### 2. 模型构建 使用`svm`函数构建支持向量回归模型。关键参数包括`type`（指定回归类型）、`kernel`（指定核函数）和`cost`（控制模型复杂度的正则化参数）。 ```r # 构建支持向量回归模型 model <- svm(mpg ~ ., data = trainData, type = "eps-regression", kernel = "radial", cost = 10, epsilon = 0.1) # 查看模型摘要 summary(model) ``` - `type = "eps-regression"`：指定支持向量机用于回归任务。 - `kernel = "radial"`：选择径向基核函数（RBF），这是最常用的核函数之一。 - `cost = 10`：设置正则化参数，控制模型复杂度。 - `epsilon = 0.1`：设定回归误差容忍度。 #### 3. 模型预测 使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测误差。 ```r # 对测试集进行预测 predictions <- predict(model, testData) # 计算均方误差（MSE） mse <- mean((testData$mpg - predictions)^2) cat("均方误差 (MSE):", mse, "\n") ``` #### 4. 模型调优 为了提高模型性能，可以使用交叉验证方法对超参数进行调优。`tune`函数可以帮助自动搜索最佳参数组合。 ```r # 使用tune函数进行参数调优 tunedModel <- tune.svm(mpg ~ ., data = trainData, type = "eps-regression", kernel = "radial", ranges = list(cost = c(0.1, 1, 10, 100), epsilon = c(0.01, 0.1, 1))) # 查看最佳参数 bestParams <- tunedModel$best.parameters cat("最佳参数:", bestParams$cost, "和", bestParams$epsilon, "\n") # 使用最佳参数重新训练模型 finalModel <- svm(mpg ~ ., data = trainData, type = "eps-regression", kernel = "radial", cost = bestParams$cost, epsilon = bestParams$epsilon) ``` #### 5. 性能评估 通过绘制实际值与预测值的对比图，直观评估模型性能。 ```r # 绘制实际值与预测值对比图 plot(testData$mpg, type = "l", col = "blue", ylim = range(c(testData$mpg, predictions)), main = "Actual vs Predicted") lines(predictions, type = "l", col = "red") legend("topright", legend = c("Actual", "Predicted"), col = c("blue", "red"), lty = 1) ``` --- ### 注意事项 1. 支持向量回归的性能高度依赖于核函数的选择和超参数的调整[^3]。 2. 在处理大规模数据时，建议使用线性核函数（`linear`），以减少计算复杂度[^4]。 3. 数据预处理（如标准化或归一化）对于支持向量机尤为重要，可以显著提升模型性能。 ---