我在R中使用软件包e1071来构建一类SVM模型。我不知道该怎么做，在互联网上也找不到任何示例。
有人可以提供示例代码来表征，例如，使用一类分类模型来描述“ iris”数据集中的“ setosa”类，然后测试同一数据集中的所有示例（以检查哪些示例属于“ setosa”类的特征，还有哪些示例不是）？
最佳答案
我认为这是您想要的：
library(e1071)
data(iris)
df <- iris
df <- subset(df , Species=='setosa') #choose only one of the classes
x <- subset(df, select = -Species) #make x variables
y <- df$Species #make y variable(dependent)
model <- svm(x, y,type='one-classification') #train an one-classification model
print(model)
summary(model) #print summary
# test on the whole set
pred <- predict(model, subset(iris, select=-Species)) #create predictions
输出：
-摘要：
> summary(model)
Call:
svm.default(x = x, y = y, type = "one-classification")
Parameters:
SVM-Type: one-classification
SVM-Kernel: radial
gamma: 0.25
nu: 0.5
Number of Support Vectors: 27
Number of Classes: 1
-预测（出于视觉原因，此处仅显示一些预测（其中Species =='setosa'））：
> pred
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE
23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
45 46 47 48 49 50
FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
关于r - 使用R中的SVM进行一类分类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/27375517/