r语言svr模型_R建立SVR模型，并用遗传算法优化

刚刚尝试在建立了SVR模型之后，再用遗传算法优化SVR的cost和gamma参数，给大家分享下，有错误的欢迎指正~

rm(list = ls())

# load package

library(stringr)

library(dplyr)

library(openxlsx)

# read data

gase

read.xlsx("D:/3_analytic_case/1_gase_data_pred/原始数据.xlsx",

sheet = 1) %>% # read xlsx data %>%

mutate(time = str_replace(str_split_fixed(气体.日期, "日", 2)[, 1], "月", "/"),

time = paste("2016/", time, sep = "") %>%

as.Date()) # string data

一. 读取数据后，下面对各变量做描述性分析，得到如下结果：

二. 下面以7：3的比例切分测试集和训练集，以CO为因变量，前三个变量为自变量建立SVM模型。

# data split

train

gase %>%

select(氧气, 二氧化碳, 乙烷, 一氧化碳) %>%

slice(1:600) %>%

mutate(氧气_t = scale(氧气), 二氧化碳_t = scale(二氧化碳