R中也有专门用来绘制ROC曲线的包,例如常见的ROCR包,它不仅可以用来画图,还能计算ROC曲线下面积AUC,以评价分类器的综合性能,该数值取0-1之间,越大越好。 代码语言:javascript 复制 library(ROCR)pred<-prediction(pre,newdata$y)performance(pred,'auc')@y.values #AUC值 perf<-performance(pred,'tpr','fpr')p...
dtree$cptable plotcp(dtree) dtree.pruned<-prune(dtree,cp=.0125)##剪枝 library(rpart.plot) prp(dtree.pruned,type = 2,extra = 104,fallen.leaves = TRUE,main="Decision Tree") dtree.pred<-predict(dtree.pruned,df.validate,type = "class")##预测集分类 dtree.perf<-table(df.validate$class,d...
在R语言中,函数lm()用来进行线性回归。首先用训练集生成分类器,并预测训练集的结果,与真实结果统计出混淆矩阵。 #train linear regression model lm.mod <- lm(as.numeric(trainlabel)~.,data = trainlist) #generate predictions for train-set data lm.pred <- predict(lm.mod ,trainlist)#interval = "pr...
贝叶斯分类器与R 下面使用R包e1071包中的朴素贝叶斯来实现分类。 #载入相关包 library(data.table) library(chinese.misc) library(jiebaR) library(tm) library(e1071) 首先先读取数据,并构建训练集和测试集 #读入数据并整理数据 df.csv<-fread(input = "han2.txt",sep = ",",header = T,stringsAsFactors...
R语言 贝叶斯分类 r语言朴素贝叶斯分类器,原文地址:NaiveBayesClassifiers本文讨论的是朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesclassifiers)背后的理论以及其的实现。朴素贝叶斯分类器是分类算法集合中基于贝叶斯理论的一种算法。它不是单一存在的,而是一个算法家族,在这个算法家
贝叶斯分类器(Bayesian decision theory) 一、知识脉络 二、基本原理 贝叶斯决策论通过相关概率已知的情况下利用误判损失来选择最优的类别分类。 “风险”(误判损失)= 原本为cj的样本误分类成ci产生的期望损失(如下式,概率乘以损失为期望损失) 为了最小化总体风险,只需在每个样本上选择能够使条件风险R(c|x)最小的...
5.R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度 6.机器学习助推快时尚精准销售时间序列 7.用机器学习识别不断变化的股市状况——隐马尔可夫模型的应用 8.python机器学习:推荐系统实现(以矩阵分解来协同过滤) 9.python中用pytorch机器学习分类预测银行客户流失...
R语言-朴素贝叶斯分类器(1) 利用给定的数据预测某天("Sunny","Cool","High","Strong")是否打球…… 数据: NO Outlook Temperature Humidity Wind Play1Sunny Hot High Weak No2Sunny Hot High Strong No3Overcast Hot High Weak Yes4Rain Mild High Weak Yes5Rain Cool Normal Weak Yes6Rain Cool Normal ...
1.启动R 2.探索Iris鸢尾花数据集 3.构造朴素贝叶斯分类器 4.理解朴素贝叶斯 探索Iris数据集 在这个实践中,我们将探索经典的“Iris”数据集。 Iris数据集有150个数据点和5个变量。每一个数据点包含一个特定的花样本,并给出4种花的测量值。 任务是用花的特征与种类一起构建一个分类器,从4种对花的观测量中预...
构建分类器并预测：使用R语言中的lm()函数生成线性回归分类器，预测并统计混淆矩阵。混淆矩阵结果：训练集混淆矩阵为TP=74，FP=2，FN=5，TN=4；测试集为TP=27，FP=12，FN=5，TN=19。绘制ROC曲线：使用R语言的pROC包绘制训练集与测试集的ROC曲线，并计算AUC值。结果分析：从ROC曲线位置和AUC值...