library(MASS) attach(data2) train = data2[1:200,] test = data2[201:374,] lda.fit = lda(Sleep.Disorder~.,data=data2,subset = train) lda.fit

在你的代码中，你使用了未定义的对象`data2`。你需要首先确保`data2`已经被定义并且在你的工作环境中。如果`data2`是一个数据框，则你需要确认数据框中包含`Sleep.Disorder`和其他预测变量。在这里，你应该使用`train`和`test`数据集来拟合和评估模型。

这里是一份修正后的代码：

library(MASS) 
attach(data2) 
train <- data2[1:200,]
test <- data2[201:374,]
lda.fit <- lda(Sleep.Disorder ~ ., data = train)

# 模型拟合后，你可以使用以下代码来对测试集进行预测
lda.pred <- predict(lda.fit, newdata = test)

# 评估模型的性能
table(lda.pred$class, test$Sleep.Disorder)

请注意，使用`attach()`函数来加载数据集可能会导致一些不必要的问题，建议使用`$`运算符或者`with()`函数来避免这些问题。

相关问题

lda_model = fitcdiscr(TrainData2, LabelTrain, 'DiscrimType', 'linear');

这段代码使用了 `fitcdiscr` 函数来训练 LDA 模型。其中 `TrainData2` 是训练数据，`LabelTrain` 是相应的标签。`'DiscrimType'` 参数指定了判别器的类型，这里选择了线性判别器。您可以根据需要调整这个参数，比如使用二次判别器（quadratic）等。训练过程将生成一个 LDA 模型，您可以使用该模型来对测试数据进行分类。例如：

predicted_labels = predict(lda_model, TestData2);

这里，`TestData2` 是测试数据，`predicted_labels` 是预测出的标签。

lda_model = fitcdiscr(TrainData2, LabelTrain, 'DiscrimType', 'linear');优化参数示例

以下是一些示例代码，演示如何使用不同的优化参数来训练 LDA 模型：

1. 设置先验概率为 0.6 和 0.4：

prior = [0.6, 0.4];
lda_model = fitcdiscr(TrainData2, LabelTrain, 'DiscrimType', 'linear', 'Prior', prior);

2. 设置分类错误的代价矩阵，其中正确分类的代价为 0，错误分类的代价为 1：

cost = [0, 1; 1, 0];
lda_model = fitcdiscr(TrainData2, LabelTrain, 'DiscrimType', 'linear', 'Cost', cost);

3. 填充不完整的协方差矩阵：

fill = 'diag';
lda_model = fitcdiscr(TrainData2, LabelTrain, 'DiscrimType', 'linear', 'FillCoeffs', fill);

4. 设置正则化参数为 0.01：

gamma = 0.01;
lda_model = fitcdiscr(TrainData2, LabelTrain, 'DiscrimType', 'linear', 'Gamma', gamma);

请注意，以上示例代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整。