R语言代码 SVM-RFE的画图代码

时间: 2024-05-02 17:01:54 浏览: 219
以下是使用“caret”包中的“plot”函数绘制SVM-RFE的代码示例: library(caret) library(e1071) # 载入数据 data(iris) # 将类别标签转换成数字 iris$Species <- as.numeric(iris$Species) # 创建SVM模型 svm_model <- svm(Species ~ ., data = iris, kernel = "linear") # 进行SVM-RFE特征选择 svm_rfe <- rfe(x = iris[, -5], y = iris$Species, sizes = c(1:4), rfeControl = rfeControl(functions = caretFuncs, method = "cv", number = 10)) # 绘制RFE结果 plot(svm_rfe, type = c("g", "o")) 在上面的代码中,我们先使用“svm”函数创建SVM模型,然后使用“rfe”函数进行SVM-RFE特征选择。最后,我们使用“plot”函数绘制SVM-RFE结果,其中“type”参数指定了绘制的类型,包括“g”(性能曲线)和“o”(误差曲线)。
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SVM-RFE的画图代码

以下是使用Python中的scikit-learn库实现SVM-RFE算法并画图的代码示例: ```python from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.svm import SVC from sklearn. ```

svm-rfe r语言

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