用R语言写一个基于布谷鸟算法的特征选择算法，用SVM模型计算适应度函数

以下是基于布谷鸟算法的特征选择算法的R语言实现，使用SVM模型计算适应度函数： ```R # 布谷鸟算法特征选择函数 # 参数说明： # - data: 数据集，最后一列为标签 # - max_iter: 最大迭代次数 # - n_birds: 鸟群大小 # - p_migrate: 迁徙概率 # - p_abandon: 放弃概率 # - p_mutate: 变异概率 # 返回值： # - features: 最终选择的特征子集 # - performance: 对应的模型性能指标 bird_feature_selection <- function(data, max_iter = 100, n_birds = 20, p_migrate = 0.1, p_abandon = 0.1, p_mutate = 0.1) { # 定义适应度函数 fitness <- function(features) { # 构造特征子集对应的数据集 subset_data <- data[, c(features, ncol(data))] # 训练SVM模型并计算性能指标（例如准确率、AUC等） # 这里以线性核函数和交叉验证准确率为例 library(e1071) model <- svm(subset_data[, ncol(subset_data)] ~ ., data = subset_data[, -ncol(subset_data)], kernel = "linear", cross = 5) accuracy <- mean(model$pred == subset_data[, ncol(subset_data)]) # 返回性能指标 return(accuracy) } # 初始化鸟群和适应度 n_features <- ncol(data) - 1 birds <- matrix(sample(c(TRUE, FALSE), n_birds * n_features, replace = TRUE), nrow = n_birds) fitness_values <- apply(birds, 1, fitness) # 迭代优化 for (iter in 1:max_iter)