accuracy <- sum(round(predictions$net.result) == test_data$fire) / nrow(test_data) > accuracy [1] 0.8294574
时间: 2024-05-18 09:13:01 浏览: 12
这是一个在R中计算神经网络模型预测准确率的代码。其中,predictions是神经网络模型对测试集数据的预测结果,net.result表示模型的输出值。test_data是测试集数据,包含了实际的目标变量值(fire)。代码中,首先将模型的预测结果四舍五入(round),然后与测试集数据的目标变量值比较,得到一个逻辑向量。接下来,将逻辑向量中TRUE的数量除以测试集数据的行数,得到预测准确率。在这个例子中,预测准确率为0.8294574,即82.95%。
相关问题
能帮我修改一段R代码吗?它是用于对鲍鱼数据进行分析后预测性别的R代码,我希望你把它改成除了随机森林模型外的别的模型的代码,我的R代码如下:# load the data abalone <- read.csv("abalone.data", header = FALSE) # set column names colnames(abalone) <- c("Sex", "Length", "Diameter", "Height", "Whole_weight", "Shucked_weight", "Viscera_weight", "Shell_weight", "Rings") # convert "Sex" variable to a factor abalone$Sex <- as.factor(ifelse(abalone$Sex == "M", "M", "F")) # split the data into training and testing sets set.seed(123) # for reproducibility trainIndex <- sample(1:nrow(abalone), 0.7*nrow(abalone)) train <- abalone[trainIndex,] test <- abalone[-trainIndex,] # build a random forest model using default parameters library(randomForest) rf_model <- randomForest(Rings ~ ., data = train) # make predictions on the testing set rf_pred <- predict(rf_model, newdata = test) # evaluate the performance of the model library(Metrics) rmse <- rmse(rf_pred, test$Rings) mae <- mae(rf_pred, test$Rings) cat("RMSE:", rmse, "\nMAE:", mae) accuracy <- (1 - mae / mean(test$Rings)) * 100 cat("\n预测准确率:", round(accuracy, 2), "%")
当然可以帮您修改R代码。您可以选择使用其他机器学习模型来替代随机森林模型,如逻辑回归、决策树、支持向量机等等。下面是适用于逻辑回归模型的修改后的代码:
# load the data
abalone <- read.csv("abalone.data", header = FALSE)
# set column names
colnames(abalone) <- c("Sex", "Length", "Diameter", "Height", "Whole_weight", "Shucked_weight", "Viscera_weight", "Shell_weight", "Rings")
# convert "Sex" variable to a factor
abalone$Sex <- as.factor(ifelse(abalone$Sex == "M", "M", "F"))
# split the data into training and testing sets
set.seed(123) # for reproducibility
trainIndex <- sample(1:nrow(abalone), 0.7*nrow(abalone))
train <- abalone[trainIndex,]
test <- abalone[-trainIndex,]
# build a logistic regression model
model <- glm(Sex ~ Length + Diameter + Height + Whole_weight + Shucked_weight + Viscera_weight + Shell_weight + Rings, data = train, family = binomial(link = 'logit'))
# make predictions on the testing set
pred <- predict(model, newdata = test, type = 'response')
pred <- ifelse(pred > 0.5, 'M', 'F')
# evaluate the performance of the model
library(Metrics)
accuracy <- accuracy(pred, test$Sex)
cat("\n预测准确率:", round(accuracy, 2), "%")
请注意,逻辑回归模型的预测结果是二元分类,所以我们的目标变量从“Rings”变成了“Sex”。另外,我们需要使用“binomial”家族的函数来告诉R我们正在运用逻辑回归模型进行二元分类。
神经网络预测1-5等级变量的R代码,隐藏层数和神经元个数怎么选,结果怎么分析
以下是一个简单的R代码,用于使用神经网络预测1-5等级变量:
```R
library(neuralnet)
# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")
# 将1-5等级变量转换为0-1变量
data$label <- ifelse(data$label == 1, 1, 0)
data$label <- ifelse(data$label == 2, 0.8, data$label)
data$label <- ifelse(data$label == 3, 0.6, data$label)
data$label <- ifelse(data$label == 4, 0.4, data$label)
data$label <- ifelse(data$label == 5, 0.2, data$label)
# 将数据分为训练集和测试集
trainIndex <- sample(1:nrow(data), round(0.8*nrow(data)))
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex, ]
# 训练神经网络模型
model <- neuralnet(label ~ x1 + x2 + x3, data=trainData, hidden=c(5, 3))
# 在测试集上进行预测
predictions <- compute(model, testData[,1:3])
# 将预测结果转换为1-5等级变量
predictions <- ifelse(predictions$net.result > 0.9, 1, predictions$net.result)
predictions <- ifelse(predictions > 0.7, 2, predictions)
predictions <- ifelse(predictions > 0.4, 3, predictions)
predictions <- ifelse(predictions > 0.2, 4, predictions)
predictions <- ifelse(predictions <= 0.2, 5, predictions)
# 计算模型的准确率
accuracy <- sum(predictions == testData$label) / nrow(testData)
print(paste("Accuracy:", accuracy))
# 分析结果
可以通过查看预测结果与实际结果的差异来评估模型的性能。还可以使用混淆矩阵和ROC曲线等工具来进一步分析模型。如果模型的准确率很高,这意味着它能够准确地预测1-5等级变量。如果准确率较低,则需要进一步调整模型参数或尝试其他算法来提高性能。在选择隐藏层数和神经元个数时,可以使用交叉验证等技术来确定最优参数。
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