e1071包非常丰富，其实现了机器学习里面的SVM（支持向量机）算法，NB（朴素贝叶斯）算法、模糊聚类算法、装袋聚类算法等。本次我们它来做支持向量机模型预测。

e1071官方文档下载

支持向量机原理简介：支持向量机构建了一个超平面，使得高维特征空间内两个类的边缘间隔最大，定义超平面的向量就被称为支持向量。 SVM的优势就在于利用了面向工程问题的核函数（ e1071 包提供了四种核函数：linear/polynomial/radial/sigmoid），能够提供准确率非常高的分类模型，同时借助增则向可以避免模型的过度适应，用户也不用担心诸如局部最优和多重共线性难题。

下面我们用 e1071 包让大家对SVM模型优化有一个简单的了解：


library(e1071)

# 准备数据
data(iris)
attach(iris)

set.seed(2020)

# 划分训练集、测试集
index <- sample(1:nrow(iris), 105, replace = F)
train_data <- iris[index,]
test_data <- iris[-index,]

# 调参
tune.model <-
    tune.svm(
        Species ~ .,
        kernel="polynomial",
        type = "C",
        degree = c(2:10),
        data = train_data,
        gamma = 10 ^ (-6:1),
        cost = c(1:100)
    )
# 查看参数
summary(tune.model)

# svm建模
model <- svm(Species ~ .,
             data = train_data,
             # 核函数包含：linear/polynomial/radial/sigmoid
             kernel = "polynomial",
             # 用于除线性核函数之外的所有核函数参数，默认为1
             gamma = tune.model$best.parameters$gamma,
             degree = tune.model$best.parameters$degree,
             cost = tune.model$best.parameters$cost,
             # 分类：C-classification(default)/nu-classification
             # 文本分类：one-classification
             # 回归：eps-regression(default)/nu-regression
             type = "C",
             # 交叉验证
             cross = 5)

print(model)
summary(model)

总体来说准确率95.23%，还算不错，下面查看建模效果：


# 训练集测试
pred <- predict(model, train_data)
# 生成混淆矩阵
table(pred, train_data$Species)
# slice,请查看plot.svm
plot(model, train_data, Petal.Width ~ Petal.Length, slice = list(Sepal.Width = 3,Sepal.Length = 4))

从混淆矩阵可以看出我们在训练集上错误2个，可视化展示：


# 测试集测试
pred <- predict(model, test_data)
# 生成混淆矩阵
table(pred, test_data$Species)

# 计算决策值和相应概率
pred <- predict(model, test_data, decision.values = TRUE)
#versicolor/setosa versicolor/virginica setosa/virginica
#98          2.2324532            1.8887801     -0.701372980
#59          2.5993675            1.5101182     -0.918196976
#92          2.3885070            1.2658770     -0.761766669
#71          2.7216550           -0.0795258     -0.894404661
#20         -1.5364814           10.6935445      1.262354439
#10         -1.4255800           10.1798573      1.200091963
#19         -1.1169863           10.4882673      0.999585052

# 我们看第一行，2.2324532正数所以给类别versicolor投票， 1.8887801 为正数所以还是给
# 类别versicolor投票， -0.701372980为负数所以给类别virginica投票。 类别versicolor
# 有两票，所以最终预测为类别versicolor。剩下的以此类推。

attr(pred, "decision.values")[1:4, ]
# 可视化展示
plot(model, test_data, Petal.Width ~Petal.Length, slice = list(Sepal.Width = 3,Sepal.Length = 4))

注：个人感觉在plot.svm在多分类（分类数大于二）绘图上略有偏差，大家看图时以理解运用基本原理为主，更多细节可以参考官方文档。

考资料：

1.https://www.rdocumentation.org/packages/e1071/versions/1.7-3/topics/svm

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