如何评估SVM模型的准确性，且不受成本影响？

可以使用Caret包中的train函数，设置classWeights参数来调整分类误差的成本，从而评估SVM模型的准确性。

代码示例：

# 导入Caret包
library(caret)

# 加载数据集
data(iris)

# 将Species列转换为因子变量
iris$Species <- as.factor(iris$Species)

# 定义模型训练控制参数
ctrl <- trainControl(method = "cv", 
                     number = 5, 
                     classProbs = TRUE, 
                     summaryFunction = twoClassSummary)

# 使用train函数，训练SVM模型
model <- train(Species ~ ., 
               data = iris, 
               method = "svmLinear", 
               metric = "ROC", 
               trControl = ctrl, 
               class.weights = c(setosa = 1, 
                                 versicolor = 1, 
                                 virginica = 1))

# 输出模型的准确性评估结果
print(model$results)

在上述代码中，train函数中的class.weights参数被设置为1，这意味着分类误差的成本被设置为相同的值。如果想要将成本设置为不同的值，可以将其设置为不同的数字或使用其他方法来计算成本。通过评估结果，可以得出SVM模型的准确性，因为成本没有影响到分类误差的计算。