[R] 분류 목적 머신러닝
head(iris_test_scale) naiveBayes Algorithm / 나이브 베이즈 모형 사용 R에서 나이브 베이즈를 적용하기 위해서는 e1071 패키지의 naiveVayes 함수를 사용함. ※ e1071 : 효율적인 SVM 구현체로 잘 알려진 libsvm을 R에서 사용할 수 있도록 한 패키지 SVM 모델을 위한 패키지 'e1071' 설치 install.packages('e1071') 나이브 베이즈 기법 적용하기 위한 e1071 패키지 로드 library(e1071) 나이브 베이즈 적합 naive_rlt=naiveBayes(iris_train,iris_train$Species,laplace = 1) 테스트 데이터 평가 naive_pdt=predict(naive_rlt,iris_test,type..
[R] 데이터 세트 분할하기
1. 데이터 구조의 앞부분 확인하기 head(iris) 첫 번째 전달인자로 처음 확인할 자료의 이름을전달받아 각각 여섯 개의 자료를 출력함. 2. 개수 출력하기 table(iris$Species) 개수를 확인하는 방법으로 table 사용 3. 데이터 차원 확인하기 dim(iris) 차원 개수를 확인하는 방법으로 dim()함수를 사용함. 배열이라면 행과 열, 차원까지 출력함. 4. 데이터를 학습용 데이터와 평가용 데이터로 분할하기 iris_train=iris[1:105,] iris_test=iris[106:150,] iris_train iris_train=iris[1:105,] : 데이터의 첫 행부터 105행까지 학습용으로 할당 iris_test=iris[106:150,] : 데이터의 106행부터 마지막 ..