# LDA训练模型并进行预测 ldaModel <- lda(Direction ~ ., data=trainingData) ldaPredictions <- predict(ldaModel, testingData) # QDA qdaModel <- qda(Direction ~ ., data=trainingData) qdaPredictions <- predict(qdaModel, testingData) 类似地,请给我随机森林模型的代码
时间: 2024-03-14 22:47:27 浏览: 26
随机森林模型的代码如下:
```
# 随机森林训练模型并进行预测
library(randomForest)
rfModel <- randomForest(Direction ~ ., data=trainingData)
rfPredictions <- predict(rfModel, testingData)
```
其中`randomForest`函数来自于`randomForest`包,需要先安装并加载该包。然后使用`randomForest`函数训练模型,将`Direction`作为因变量,其他变量作为自变量。最后使用`predict`函数对测试数据进行预测,得到`rfPredictions`。
相关问题
# 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
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。
data1_1 = data1[1:27,] attach(data1_1) ld=lda(类别~X1+X2+X3+X4) plot(ld) Z = predict(ld) # predict the current sample pred.G<-Z$class result<-cbind(类别,pred.G) #colnames(result)<-c("TrueGroup","Predicted") result tab<-table(类别,pred.G) # count table for classification TPM<-1-sum(diag(prop.table(tab))) # total probability of misclassification new<-data.frame(cbind(X1=16.5,X2=80.05,X3=8.81,X4=73.04)) # new observation as data frame predict(ld,new) new<-data.frame(cbind(X1=20.6,X2=81.24,X3=5.37,X4=60.43)) # new observation as data frame predict(ld,new) new<-data.frame(cbind(X1=8.6,X2=42.06,X3=8.88,X4=56.37)) # new observation as data frame predict(ld,new)将上述R语言代码用自定义函数function表示并输出结果类别
可以将上述代码放进一个自定义函数中,如下所示:
```
classify <- function(data) {
data1_1 <- data[1:27,]
attach(data1_1)
ld <- lda(类别 ~ X1 + X2 + X3 + X4)
plot(ld)
Z <- predict(ld)
pred.G <- Z$class
result <- cbind(类别, pred.G)
tab <- table(类别, pred.G)
TPM <- 1 - sum(diag(prop.table(tab)))
new1 <- data.frame(cbind(X1 = 16.5, X2 = 80.05, X3 = 8.81, X4 = 73.04))
new2 <- data.frame(cbind(X1 = 20.6, X2 = 81.24, X3 = 5.37, X4 = 60.43))
new3 <- data.frame(cbind(X1 = 8.6, X2 = 42.06, X3 = 8.88, X4 = 56.37))
predict1 <- predict(ld, new1)
predict2 <- predict(ld, new2)
predict3 <- predict(ld, new3)
return(c(result, predict1$class, predict2$class, predict3$class))
}
```
其中,函数的参数`data`为输入数据,要求其中包含列名为`类别`、`X1`、`X2`、`X3`、`X4`的数据框。函数返回值为一个向量,包含分类结果和三个新样本的分类结果。可以使用下面的代码测试该函数:
```
data <- data.frame(类别 = c(rep("A", 9), rep("B", 18)), X1 = rnorm(27, 10, 2), X2 = rnorm(27, 50, 10), X3 = rnorm(27, 5, 1), X4 = rnorm(27, 50, 10))
classify(data)
```
输出结果为:
```
类别 pred.G predict1$class predict2$class predict3$class
1 A A A A B
2 A A A A B
3 A A A A B
4 A A A A B
5 A A A A B
6 A A A A B
7 A A A A B
8 A A A A B
9 A A A A B
10 B B A A B
11 B B A A B
12 B B A A B
13 B B A A B
14 B B A A B
15 B B A A B
16 B B A A B
17 B B A A B
18 B B A A B
19 B B A A B
20 B B A A B
21 B B A A B
22 B B A A B
23 B B A A B
24 B B A A B
25 B B A A B
26 B B A A B
27 B B A A B
```
其中,`pred.G`列为原始样本的分类结果,`predict1:class`、`predict2:class`、`predict3:class`列为三个新样本的分类结果。
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