r语言state.x77做决策树、神经网络支持向量机详细过程

对于R语言中的state.x77数据集，我们可以使用以下步骤来进行决策树、神经网络和支持向量机的分析。

1. 导入数据集

首先，我们需要导入state.x77数据集：

data(state.x77)

2. 准备数据

将数据集划分为训练集和测试集：

set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(state.x77), 0.7 * nrow(state.x77))
train_data <- state.x77[train_index, ]
test_data <- state.x77[-train_index, ]

然后，我们需要将数据集中的响应变量（即“Murder”列）转换为分类变量：

train_data$Murder <- ifelse(train_data$Murder > median(train_data$Murder), "High", "Low")
test_data$Murder <- ifelse(test_data$Murder > median(train_data$Murder), "High", "Low")

3. 决策树

我们可以使用rpart函数来创建一个决策树：

library(rpart)
tree_model <- rpart(Murder ~ ., data = train_data, method = "class")

4. 神经网络

使用nnet函数来创建一个神经网络模型：

library(nnet)
nn_model <- nnet(Murder ~ ., data = train_data, size = 5, softmax = TRUE)

5. 支持向量机

我们可以使用e1071包中的svm函数来创建一个支持向量机模型：

library(e1071)
svm_model <- svm(Murder ~ ., data = train_data)

6. 模型评估

使用预测函数来评估模型的性能：

tree_pred <- predict(tree_model, test_data, type = "class")
nn_pred <- predict(nn_model, test_data, type = "class")
svm_pred <- predict(svm_model, test_data)

计算模型的准确性：

library(caret)
confusionMatrix(tree_pred, test_data$Murder)$overall["Accuracy"]
confusionMatrix(nn_pred, test_data$Murder)$overall["Accuracy"]
confusionMatrix(svm_pred, test_data$Murder)$overall["Accuracy"]

通过这些步骤，我们可以使用R语言中的state.x77数据集来构建决策树、神经网络和支持向量机模型，并评估它们的性能。