首页采集身边10个同学的身高体重性别信息，构造成excel数据表示，采用Fish线性判别建立模型，让计算机根据身高体重判断出性别：并评估规型的精度使用R语言中的MASS包完成完成。

采集身边10个同学的身高体重性别信息，构造成excel数据表示，采用Fish线性判别建立模型，让计算机根据身高体重判断出性别：并评估规型的精度使用R语言中的MASS包完成完成。

时间: 2024-11-09 09:31:42 浏览: 24

首先，你需要通过问卷调查或者直接获取的方式来收集你身边10位同学的身高、体重和性别信息。假设数据已经整理成CSV文件，每一行代表一个人的信息，列名可能包括"身高", "体重", 和 "性别"。以下是使用R语言的MASS包（Multivariate Adaptive Regression Splines）来完成这个任务的基本步骤： 1. **加载所需的库**: ```r library(MASS) library(ggplot2) # 用于数据可视化 ``` 2. **读取和预处理数据**: ```r data <- read.csv("your_data_file.csv") # 替换为实际的文件路径 data$gender <- as.factor(data$gender) # 确保性别字段是因子类型 ``` 3. **拆分数据集（训练集和测试集）**: ```r set.seed(123) # 为了保证结果的可复现性 train_size <- floor(nrow(data) * 0.8) # 80%的数据用于训练 train_data <- data[1:train_size, ] test_data <- data[(train_size + 1):nrow(data), ] ``` 4. **创建Fish线性判别模型 (lda)**: ```r lda_model <- lda(gender ~ ., data = train_data) ``` 5. **预测测试集**: ```r predictions <- predict(lda_model, newdata = test_data, type = "class") ``` 6. **评估模型精度**: ```r confusion_matrix <- table(predictions, test_data$gender) accuracy <- sum(diag(confusion_matrix)) / sum(confusion_matrix) print(paste("Accuracy:", accuracy)) ``` 7. **查看模型性能可视化**: ```r ggplot(data = confusion_matrix, aes(x = Var1, y = Var2, fill = Freq)) + geom_tile() + scale_fill_manual(values = c("#E69F00", "#56B4E9")) + labs(title = "Confusion Matrix", x = "Predicted Gender", y = "True Gender", fill = "Count") ```

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