本文档详细介绍了各种预测模型在数据分析中的应用,重点讨论了朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes)、线性回归(Linear Regression)以及决策树(Decision Tree)。让我们逐一深入探讨这些模型。
1. **朴素贝叶斯(Naive Bayes)**:
- Naive Bayes是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法,特别适用于文本分类问题。在这个例子中,模型通过`naiveBayes()`函数构建,应变量(`y`)是电子邮件是否为垃圾邮件(`spam`),而所有其他特征(除`spam`外)被视为自变量。
- 使用Laplace平滑(`laplace=0`)是为了处理数据中的缺失值或稀疏性,确保模型在遇到未知类别时也能做出预测。
- 预测过程涉及将训练好的模型应用于新数据(`email[,2:19]`),并将预测结果存储在`pred2`中。最后,通过`table()`函数比较预测值与实际标签,评估模型性能。
2. **线性回归(Linear Regression)**:
- `createDataPartition()`函数用于创建训练集和测试集,这里使用了`faithful`数据集中的`waiting`属性作为划分依据,训练集占比50%。
- 使用`lm()`函数建立线性回归模型,预测`eruptions`与`waiting`之间的关系。注意,线性回归通常用于连续变量预测,并且其输出是连续数值,不适合用于生成混淆矩阵。
3. **决策树(Decision Tree)**:
- 决策树模型通过`rpart()`函数实现,如`Kyphosis`数据集中的脊柱侧弯情况预测,根据`Age`、`Number`和`Start`特征进行分类。
- 使用`rpart()`函数时,`method="class"`表明我们处理的是分类任务。`fit`对象是训练得到的决策树模型,`printcp()`和`plotcp()`用于展示模型的剪枝点和交叉验证结果,`summary()`则提供了树的结构和性能指标。
文档展示了三种不同的预测模型,每种模型都有其适用场景和优缺点。朴素贝叶斯适用于文本分类,具有简单和高效的特性;线性回归适用于连续变量预测,提供了一种线性关系的理解;而决策树则以可视化的形式帮助理解数据的决策过程,适用于多类别分类。通过这些模型,我们可以根据不同问题的特点选择合适的预测方法,优化数据分析和预测准确性。