把R语言自带的数据state.x77赋值给变量a。代码怎么写
时间: 2024-02-21 10:02:14 浏览: 20
可以写成以下形式:
```R
a <- state.x77
```
这行代码将会把R语言自带的数据集`state.x77`赋值给变量`a`。
相关问题
r语言state.x77做支持向量机详细过程
state.x77是R语言自带的一个数据集,包含了美国50个州在1977年的一些经济指标数据。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常见的机器学习算法,用于分类和回归分析。
要使用state.x77数据集进行支持向量机分析,可以按照以下步骤进行:
1. 导入数据集
首先需要导入state.x77数据集,使用以下代码:
```R
data(state.x77)
```
2. 数据预处理
针对state.x77数据集,通常需要进行一些预处理,例如去除缺失值、标准化数据等。这里我们简单处理一下,将数据集转化为二分类问题。
```R
library(e1071)
# 将数据集转化为二分类问题
state.x77$HighSchool = ifelse(state.x77$HSGrad < median(state.x77$HSGrad), "Low", "High")
state.x77 = state.x77[, c(1:3, 10)]
```
以上代码将HighSchool列设置为分类标签,如果一个州的高中毕业率低于所有州高中毕业率的中位数,则标记为"Low",否则标记为"High"。
3. 拆分数据集
将state.x77数据集拆分为训练集和测试集,使用以下代码:
```R
# 拆分数据集
set.seed(123)
train.index = sample(1:nrow(state.x77), nrow(state.x77) * 0.7)
train = state.x77[train.index, ]
test = state.x77[-train.index, ]
```
以上代码将数据集拆分为训练集和测试集,训练集占总样本的70%。
4. 模型训练
使用svm()函数训练SVM模型。这里使用线性核函数,C参数设置为1。
```R
# 训练SVM模型
model = svm(HighSchool ~ Income + Illiteracy, data = train, kernel = "linear", cost = 1)
```
以上代码将HighSchool标签与Income和Illiteracy两个特征建立SVM模型。
5. 模型评估
使用测试集对模型进行评估,计算准确率和混淆矩阵。
```R
# 预测测试集
pred = predict(model, newdata = test)
# 计算准确率
accuracy = sum(test$HighSchool == pred) / nrow(test)
print(paste("Accuracy:", accuracy))
# 计算混淆矩阵
table(test$HighSchool, pred)
```
以上代码将模型对测试集的预测结果与真实标签进行比较,计算准确率和混淆矩阵。
用R语言编写程序计算R中的数据集state.x77前6个变量之间的Pearson秩相关系数、Spearman等级相关系数、Kendall相关系数
可以使用以下代码计算state.x77前6个变量之间的Pearson秩相关系数、Spearman等级相关系数、Kendall相关系数:
```R
# 加载数据集state.x77
data(state.x77)
# 提取前6列数据
data <- state.x77[, 1:6]
# 计算Pearson秩相关系数
cor(data, method = "pearson")
# 计算Spearman等级相关系数
cor(data, method = "spearman")
# 计算Kendall相关系数
cor(data, method = "kendall")
```
其中,`cor()`函数用于计算相关系数,`method`参数用于指定计算的相关系数类型。结果将分别输出三种相关系数的计算结果。