round(Z$posterior, 3) 这串代码又是什么意思
时间: 2024-04-07 13:32:16 浏览: 20
这段代码是在R语言中将一个矩阵或数据框中的数值取小数点后三位的操作。
假设`Z`是一个矩阵或数据框,`Z$posterior`是其中一个名为`posterior`的列向量,那么`round(Z$posterior, 3)`将`Z$posterior`中的每个数值保留小数点后三位,返回一个新的列向量。
例如,如果`Z$posterior`中有一个数值为`0.123456`,那么`round(Z$posterior, 3)`将返回一个新的数值为`0.123`的列向量。这个函数常用于数据的展示或输出,方便用户查看和理解数据。
相关问题
ld1=lda(category~x1+x2,prior=c(0.5, 0.5) ,data1) #先验概率相等的线性判别,先验概率缺省时按与各组样本容量大小成比例的概率 ld1 Z=predict(ld1) #根据线性判别函数预测所属类别 round(Z$posterior, 3) #后验概率结果 newcategory=Z$class #预测的所属类别结果 cbind(category=data1$category, round(Z$posterior, 3), newcategory) #按列合并的结果 table1=table(category=data1$category, newcategory) #判别情况表 table1 round(prop.table(table1, 1), 3) #正确和错误判别率 ld2=lda(category~x1+x2, prior=c(0.5, 0.5), CV=TRUE, data1x) #选项“CV=TRUE”表示采用交叉验证法 newcategory=ld2$class #预测的所属类别结果 cbind(category=data1x$category, round(ld2$posterior, 3), newcategory) table2=table(category=data1x$category, newcategory); table2 round(prop.table(table2, 1), 3)
这段代码是使用线性判别分析(LDA)算法对数据进行分类,并计算分类的准确率。具体解释如下:
- 第一行代码定义了一个LDA模型ld1,其中category是目标变量,x1和x2是自变量,prior参数设置各组样本的先验概率相等,data1是数据集。
- 第二行代码使用predict函数根据LDA模型预测数据的类别,结果存储在Z中。
- 第三行代码使用round函数保留预测结果的后验概率,并设置小数点后三位。
- 第四行代码将预测的类别结果存储在newcategory中。
- 第五行代码使用cbind函数按列合并数据集的目标变量、预测结果的后验概率和预测的类别。
- 第六行代码使用table函数生成判别情况表。
- 第七行代码使用prop.table函数计算正确和错误判别率。
- 第八行代码定义了一个LDA模型ld2,其中CV参数设置采用交叉验证法,data1x是数据集。
- 第九行代码将预测的类别结果存储在newcategory中。
- 第十行代码使用cbind函数按列合并数据集的目标变量、预测结果的后验概率和预测的类别。
- 第十一行代码使用table函数生成判别情况表。
- 第十二行代码使用prop.table函数计算正确和错误判别率。
总体来说,这段代码是使用LDA算法对数据进行分类,并评估分类的准确率。其中,第一次使用的是先验概率相等的线性判别,第二次使用的是交叉验证法,可以更准确地评估算法的性能。
r语言中这个输出什么意思$class [1] 2 Levels: 1 2 $posterior 1 2 1 0.4827389 0.5172611 $x LD1 1 -0.3488418
这个输出是一个列表(list),其中包含两个元素(components):$class和$posterior,以及一个数据框(data.frame)$x。
$class是一个因子(factor),包含两个水平(levels):1和2。这通常表示分类模型的预测类别。
$posterior是一个具有两个值的向量(vector),分别对应于每个类别的后验概率(posterior probability)。在这种情况下,第一个值(0.4827389)是“1”类的后验概率,第二个值(0.5172611)是“2”类的后验概率。
$x是一个数据框,其中包含一个列(column)LD1,它包含一个数值(numeric)-0.3488418。这通常表示分类模型的输入变量的值或特征(feature)。