R语言朴素贝叶斯模型的交叉验证代码

下面是一个简单的交叉验证函数，用于对朴素贝叶斯模型在R语言中的性能进行评估。

# 导入所需的库
library(e1071)

# 定义交叉验证函数
cross_validation <- function(data, folds) {
  # 获取数据的行数
  n <- nrow(data)
  
  # 计算每个折叠的大小
  fold_size <- floor(n / folds)
  
  # 初始化变量
  accuracy <- 0
  
  # 循环进行交叉验证
  for (i in 1:folds) {
    # 确定当前折叠的开始和结束索引
    start <- (i - 1) * fold_size + 1
    end <- min(i * fold_size, n)
    
    # 分割数据为训练集和测试集
    test_data <- data[start:end, ]
    train_data <- data[-c(start:end), ]
    
    # 训练朴素贝叶斯分类器
    classifier <- naiveBayes(train_data[, -ncol(train_data)], train_data[, ncol(train_data)])
    
    # 预测测试集的标签
    predictions <- predict(classifier, test_data[, -ncol(test_data)])
    
    # 计算准确率
    accuracy <- accuracy + sum(predictions == test_data[, ncol(test_data)]) / nrow(test_data)
  }
  
  # 返回平均准确率
  return(accuracy / folds)
}

# 加载数据
data(iris)

# 进行交叉验证
accuracy <- cross_validation(iris, 10)

# 输出准确率
print(paste("朴素贝叶斯模型的10折交叉验证准确率为:", round(accuracy * 100, 2), "%"))

请注意，这个代码假设你已经将数据加载到名为“iris”的数据框中。你需要根据你的数据集进行相应的更改。