使用R语言对皮马印第安人糖尿病数据集建立SVM模型，并调整参数取得最优模型

在R语言中，使用支持向量机（SVM）模型处理皮马印第安人糖尿病数据集（Pima Indians Diabetes Dataset）通常需要经过以下几个步骤： 1. **加载数据**：首先，你需要从`caret`库或其他来源加载数据集，比如`mlbench`或`UCI Machine Learning Repository`。 ```r library(mlbench) data(PimaIndiansDiabetes) ``` 2. **数据预处理**：检查数据缺失值、异常值，并进行必要的清洗和转换。可能需要将分类变量进行编码，例如one-hot编码。 ```r # 检查缺失值 summary(PimaIndiansDiabetes) # 数据编码 data <- dummy.data.frame(PimaIndiansDiabetes) ``` 3. **划分训练集和测试集**：使用`createDataPartition`函数划分数据。 ```r set.seed(123) index <- createDataPartition(y = PimaIndiansDiabetes$Class, p = .7, list = FALSE) train_data <- data[index, ] test_data <- data[-index, ] ``` 4. **训练SVM模型**：使用`e1071`库的`svm`函数创建模型，可以尝试不同的内核函数（如线性、多项式或径向基函数RBF）和参数组合。 ```r library(e1071) param_grid <- expand.grid(C = seq(0.1, 10, by = 0.1), kernel = c("linear", "poly", "radial")) model <- train(Class ~ ., data = train_data, method = "svm", tuneGrid = param_grid, trControl = trainControl(method = "cv", number = 5)) ``` 5. **模型评估**：使用测试集评估模型性能，比如计算准确率、精确率、召回率等。 ```r preds <- predict(model, newdata = test_data) confusionMatrix(preds, test_data$Class) ``` 6. **找到最优参数**：查看`tuneResult`对象，选择交叉验证得分最高的参数作为最优参数。 ```r best_params <- model$finalModel ```

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