# 导入数据data <- read.csv("pendigits.csv")# 将数据集分为训练集和测试集library(caret)set.seed(123)trainIndex <- createDataPartition(data$V17, p = .8, list = FALSE, times = 1)train <- data[trainIndex,]test <- data[-trainIndex,]# 距离判别分析模型library(klaR)lda <- train(V17 ~ ., method = "lda", data = train)ldaPred <- predict(lda, newdata = test)ldaMisclass <- mean(ldaPred$class != test$V17)print(paste("LDA误判率:", ldaMisclass))# Bayes判别分析模型bayes <- train(V17 ~ ., method = "nb", data = train)bayesPred <- predict(bayes, newdata = test)bayesMisclass <- mean(bayesPred$class != test$V17)print(paste("Bayes误判率:", bayesMisclass))# Fisher判别分析模型# 计算类内散度矩阵S <- lapply(split(train[,1:16], train$V17), function(x) cov(x))Sw <- Reduce("+", S)# 计算类间散度矩阵mu <- aggregate(train[, 1:16], by = list(train$V17), mean)m <- as.matrix(mu[,-1])n <- as.numeric(mu[,1])muall <- colMeans(train[,1:16])Sb <- t(m - muall) %*% diag(n) %*% (m - muall)# 计算Fisher判别函数fisher <- solve(Sw) %*% (t(m - muall) %*% diag(n) %*% muall)fisherPred <- predict(test[,1:16] %*% fisher, newdata = test)fisherMisclass <- mean(fisherPred != test$V17)print(paste("Fisher误判率:", fisherMisclass))报Error in library(caret) : 不存在叫‘caret’这个名字的程辑包错
时间: 2024-02-19 20:58:12 浏览: 31
这段代码报错的原因可能是没有安装 `caret` 包。你可以尝试运行以下代码安装 `caret` 包:
```R
install.packages("caret")
```
如果已经安装了 `caret` 包,那么你可以尝试重新加载该包:
```R
library(caret)
```
如果还是报错,可以查看报错信息,看看是什么原因导致的。
相关问题
r代码如何划分训练集验证集和测试集
可以使用以下代码将数据集随机划分为训练集、验证集和测试集:
```r
library(caret)
# 读入数据集
data <- read.csv("data.csv")
# 设置随机数种子,确保每次划分结果一致
set.seed(123)
# 划分数据集,trainRatio为训练集比例,validRatio为验证集比例,测试集比例为1-trainRatio-validRatio
index <- createDataPartition(data$label, p = 0.8, list = FALSE, times = 1)
trainData <- data[index,]
testData <- data[-index,]
index2 <- createDataPartition(trainData$label, p = 0.75, list = FALSE, times = 1)
trainIndex <- index2
validIndex <- -index2
trainData <- trainData[trainIndex,]
validData <- trainData[validIndex,]
```
这里使用了`caret`包中的`createDataPartition()`函数随机划分数据集,其中`p`参数为训练集比例,`list`参数表示是否以列表形式返回索引,`times`参数表示重复划分的次数。最后,将数据集根据索引划分为训练集、验证集和测试集。
该数据有10992个观测值和17个变量,已经进行了缺失值的插补.变量V17为有10个水平的因变量,对应于0-9这10个阿拉伯数字. ·要求:导入文件读取数据,文件名为pendigits.csv,根据变量V1-V16及因变量V17的观测值,分别建立距离判别、Bayes判别和Fisher判别分析模型,以用于未知目标变量的分类.计算误判率,写出Fisher判别函数.使用R写,代码附后.
好的,我明白了您的问题。以下是代码实现:
```R
# 导入数据
data <- read.csv("pendigits.csv")
# 将数据集分为训练集和测试集
library(caret)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$V17, p = .8, list = FALSE, times = 1)
train <- data[trainIndex,]
test <- data[-trainIndex,]
# 距离判别分析模型
library(klaR)
lda <- train(V17 ~ ., method = "lda", data = train)
ldaPred <- predict(lda, newdata = test)
ldaMisclass <- mean(ldaPred$class != test$V17)
print(paste("LDA误判率:", ldaMisclass))
# Bayes判别分析模型
bayes <- train(V17 ~ ., method = "nb", data = train)
bayesPred <- predict(bayes, newdata = test)
bayesMisclass <- mean(bayesPred$class != test$V17)
print(paste("Bayes误判率:", bayesMisclass))
# Fisher判别分析模型
# 计算类内散度矩阵
S <- lapply(split(train[,1:16], train$V17), function(x) cov(x))
Sw <- Reduce("+", S)
# 计算类间散度矩阵
mu <- aggregate(train[, 1:16], by = list(train$V17), mean)
m <- as.matrix(mu[,-1])
n <- as.numeric(mu[,1])
muall <- colMeans(train[,1:16])
Sb <- t(m - muall) %*% diag(n) %*% (m - muall)
# 计算Fisher判别函数
fisher <- solve(Sw) %*% (t(m - muall) %*% diag(n) %*% muall)
fisherPred <- predict(test[,1:16] %*% fisher, newdata = test)
fisherMisclass <- mean(fisherPred != test$V17)
print(paste("Fisher误判率:", fisherMisclass))
```
其中,距离判别分析模型使用了klaR包中的lda函数,Bayes判别分析模型使用了nb函数,而Fisher判别分析模型则需要自行计算类内散度矩阵和类间散度矩阵,然后求解Fisher判别函数。最后,分别计算三种模型的误判率并打印输出。
相关推荐
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.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)
![](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)