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SVM-Kernel: radial表⽰此处使⽤的核函数为radial核函数，即径向基核函数，这是⼀个基于样本点之间的距离决定映射⽅式的函数。 Number of Support Vectors: 158 表⽰在这个模型中⽀持向量的数⽬是158
predict(svm.fit)
预测值为正说明模型判断样本点属于类别1，为负说明属于类别0，且数值绝对值越⼤说明预测可靠性越⼤
svm.pre<-ifelse(predict(svm.fit)>0,1,0)
n<-ifelse(svm.pre==z,1,0)
sum(n)
[1] 131
宁资理131个分类正确，正确率为65.5%
col<-ifelse(svm.pre==0,'red','blue')
plot(x,y,col=col)
分类图像
下⾯尝试使⽤其他的核函数来分类
1.线性核函数
svm.line<-svm(z~x+y,data=data,kernel='linear')
svm.linepre<-ifelse(predict(svm.line)>0,1,0)
n<-ifelse(svm.linepre==z,1,0)
sum(n)
[1] 100
col<-ifelse(svm.linepre==0,'red','blue')
plot(x,y,col=col)
使⽤线性核函数的分类结果正确率是50%，⽽且把全部样本点判断为类别1
2.kernel设置为polynomial使⽤多项式核函数，结果与线性核函数⼀样
这是因为线性核函数和多项式核函数擅长解决线性分类，径向基核函数擅长解决⾮线性分类
3.同理可以试⼀下s型核函数，其正确率为56.5%，其分类结果散点图呈现倾斜带状，因为s 型核函数对样本数据呈现带状规律过分敏感。实际上，他是神经⽹络核函数的⾸选。
⽀持向量机中⽐较重要的参数有三个：degree，cost，gamma
1.degree是仅⽤于多项式核函数中的参数，代表多项式核函数的次数，在本例中，经过实践发现degree为奇数瓜绢野螟
时，degree越⼤模型表现越好，为偶数时，degree越⼤，模型越差，当degree⾜够⼤时，模型准确率趋于稳定。另外，当degree⾼于15时，R出现警告信息，⽽且当样本数据量较⼤时，设置过⾼的degree将⾮常危险（书上说的，我是想象不出来有什么危险）
3.gamma是选择径向基核函数作为kernel后，该函数⾃带的⼀个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分
长春职业技术学院沈布，gamma越⼤，⽀持向量越少，gamma值越⼩，⽀持向量越多。⽀持向量的个数影响训练与预测的速度。本例也选取了1~20来测试，随着gamma的增加，准确度先增加后减⼩，在3处取最⼤值。
下⾯我们⽤穷举法来确定本例的最佳参数组合
a<-c()
for(i in 1:10){
for(j in 1:10){
for(k in 1:10){
svm.fit<-svm(z~x+y,data=data,degree=i,cost=j,gamma=k)
svm.pre<-ifelse(predict(svm.fit)>0,1,0)
n<-ifelse(svm.pre==z,1,0)
result<-c(i,j,k,sum(n))
a<-rbind(a,result)
HOPLOBATRACHUS RUGULOSUS}}}
a[which(a[,4]==max(a[,4])),]
结果如下
[,1] [,2] [,3] [,4]
result 1 7 3 147
result 2 7 3 147
result 3 7 3 147
result 4 7 3 147
result 5 7 3 147
result 6 7 3 147
result 7 7 3 147
result 8 7 3 147
result 9 7 3 147
result 10 7 3 147
显然，degree的变化不影响径向基核函数的结果，所以最佳参数为cost=7，gamma=3，模型准确率可以达到73.5%
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