R语言 | 支持向量机(SVM)分类预测详解

文章摘要：支持向量机（SVM）简介

作者菜鸟君由于大雪无法外出，决定留在家中讲解支持向量机（SVM）的概念。SVM是一种分类预测模型，与之前介绍的决策树和随机森林相似。

低维与高维分类

菜鸟君提到，有些数据在低维空间无法进行线性分类，这类问题可以通过非线性函数映射到高维空间（Hilbert space）解决。在高维空间，数据可能通过曲线而不是直线被分开，从而实现分类。

实操SVM

要使用SVM，需要在R中加载“e1071”包。作者提供了安装该包的代码示例，并介绍了使用SVM的数据集——经典红酒质量数据集。作者还提醒，使用read.csv读取数据集时要注意分隔符是“;”，并建议在不确定分隔符时查看数据集。

数据集分享

最后，菜鸟君承诺将分享链接供读者下载红酒质量数据集，作为实践支持向量机的资源。