sample(1:nrow(iris), 0.8*nrow(iris))什么意思
时间: 2023-12-25 11:02:48 浏览: 46
在代码中,`sample(1:nrow(iris), 0.8*nrow(iris))`的作用是从iris数据集中随机抽取80%的样本行数,返回一个由这些样本行数组成的向量。
具体来说,`1:nrow(iris)`表示1到iris数据集的行数的一个序列,`nrow(iris)`是数据集iris的行数。`sample()`函数是R语言中的一个随机抽样函数,第一个参数是样本空间,这里是1到数据集行数的序列。第二个参数是需要抽取的样本个数,这里是0.8*nrow(iris),即数据集行数的80%。因此,`sample(1:nrow(iris), 0.8*nrow(iris))`即为从1到数据集行数的序列中随机抽取80%的样本行数。
在数据分析和建模中,通常需要将数据集划分为训练集和测试集,训练集用于模型的拟合和参数估计,测试集用于评估模型的预测性能。这里可以将`sample(1:nrow(iris), 0.8*nrow(iris))`得到的样本行数作为训练集的行数,将剩余的行数作为测试集的行数,从而将数据集划分为训练集和测试集。
相关问题
使用R语言写一个随机森林模型
好的,您可以使用R语言提供的randomForest包来编写随机森林模型。以下是一些示例代码,您可以根据您的需求进行修改:
# 导入数据
data(iris)
# 划分训练集和测试集
train <- sample(1:nrow(iris), round(nrow(iris) * 0.8))
test <- setdiff(1:nrow(iris), train)
# 构建模型
library(randomForest)
set.seed(123)
rf_model <- randomForest(Species ~ ., data = iris[train,])
# 预测测试集
rf_pred <- predict(rf_model, iris[test,], type = "class")
# 验证准确率
library(caret)
confusionMatrix(rf_pred, iris[test, "Species"])
设置训练样本为80%,测试样本为20%,使用支持向量机机器学习算法,基于线性核函数复现结果。支持向量机函数可以使用svm(),代入所有自变量,用r语言
好的,首先需要导入数据集并分割为训练集和测试集:
```r
library(e1071) # 导入svm函数
data(iris) # 导入数据集
# 分割数据集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), 0.8*nrow(iris))
train <- iris[trainIndex, ]
test <- iris[-trainIndex, ]
```
接下来,使用svm函数进行训练和预测:
```r
# 训练模型
model <- svm(Species ~ ., data=train, kernel="linear")
# 预测测试集
pred <- predict(model, test[,-5])
# 计算准确率
accuracy <- sum(pred == test$Species)/nrow(test)
print(paste("Accuracy:", accuracy))
```
这里使用了线性核函数,训练模型时将参数kernel设为"linear",即可使用线性核函数。最终输出测试集的准确率。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)