判别分析怎么做K折交叉验证
时间: 2023-12-02 15:42:28 浏览: 22
根据引用[1]和引用的内容,我们可以利用R软件完成判别分析的K折交叉验证。具体步骤如下:
1.首先,我们需要安装并加载“MASS”包,该包提供了进行判别分析的函数“lda()”。
```R
install.packages("MASS") # 安装MASS包
library(MASS) # 加载MASS包
```
2.接着,我们需要准备数据集。这里以“iris”数据集为例,该数据集包含150个样本,每个样本有4个特征和1个类别标签。
```R
data(iris) # 加载iris数据集
```
3.然后,我们可以使用“createDataPartition()”函数将数据集随机分为训练集和测试集。这里以70%的数据作为训练集,30%的数据作为测试集。
```R
library(caret) # 加载caret包
set.seed(123) # 设置随机种子,保证结果可重复
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.7, list = FALSE, times = 1) # 将数据集分为训练集和测试集
trainData <- iris[trainIndex, ] # 训练集
testData <- iris[-trainIndex, ] # 测试集
```
4.接下来,我们可以使用“lda()”函数进行判别分析,并使用“train()”函数进行K折交叉验证。这里以10折交叉验证为例。
```R
fitControl <- trainControl(method = "cv", number = 10) # 设置交叉验证参数
fit <- train(Species ~ ., data = trainData, method = "lda", trControl = fitControl) # 进行判别分析的K折交叉验证
```
5.最后,我们可以使用“predict()”函数对测试集进行预测,并计算预测准确率。
```R
pred <- predict(fit, newdata = testData) # 对测试集进行预测
confusionMatrix(pred, testData$Species) # 计算预测准确率
```