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2017-05-15
利用iris数据,采用KNN算法,建立训练集和测试集后,然后做了验证,结果不错,只预测错了1个。问题是如果有一个新的样本,如何预测新的属于哪一类呢,我看所有的课程都只讲到了样本内预测效果,新样本的预测该如何操作
iris_pred=knn(train=iris_train,test=iris_test,cl=train_lable,k=3)
table(test_lable,iris_pred)   #验证结果

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2017-5-15 13:47:08
train放的是建模(訓練)的data,test放的是要預測(測試)的data
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2017-5-16 19:55:19
Eric1028 发表于 2017-5-15 13:47
train放的是建模(訓練)的data,test放的是要預測(測試)的data
嗯,这个我知道,假如来一个新的样本,如何预测属于哪一类呢?R的操作,谢谢啦
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2017-5-28 01:48:59
新样本就设定到test参数那里啊,另外,你写的代码已经是out of sample的,不是in sample的~
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2020-2-29 18:56:14
新的样本在目标变量那里是空的,按上面的命令会报错。如果R的KNN不能预测新样本,这种算法就没什么必要。
MODELER等可以
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2020-2-29 22:18:06
在knn函数里把训练样本集的目标变量去掉,用cl命令确定训练样本集的目标,得到的就是新数据的拟合值
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