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Los modelos SVM se pueden crear en R utilizando un conjunto de datos preprocesado.
El conjunto de datos debe dividirse en datos de tren y de ensayo después de cargarlo en el entorno R.
Los datos se pueden entrenar utilizando núcleos lineales y no lineales Los hiperparámetros asociados a los núcleos se pueden ajustar para encontrar el valor que nos dará el mejor rendimiento de conjunto de pruebas.
Es posible formar modelos SVM tanto de clasificación como de regresión en R.
La diferencia en los modelos de clasificación y regresión está en el tipo de la variable de respuesta.