R语言利用贝叶斯分类法(klaR程序包），训练数据集，预测数据的分类

R语言使用klaR程序包，利用贝叶斯分类法，训练数据集并预测数据分类

LynnLin0518

2622人浏览 · 2022-05-12 21:06:19

LynnLin0518 · 2022-05-12 21:06:19 发布

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R语言和RStudio安装，载入TXT、CSV和XLSX（利用RODBC）文件

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前言
正文
总结

前言

本文其实是老师布置的作业，作业的正文如图：
在这里插入图片描述

正文

1.载入程序包MASS和klaR

install.packages("MASS")
install.packages("klaR")
library(MASS)
library(klaR)

2. 训练数据集

train<-data.frame(
库存数量=c(10,12,25,20,19,18,10,16,15,30),
单价=c(680,100,20,15,12,10,17,13,11,5),类别=as.factor(c("c1","c1","c2","c2","c3","c3","c3","c3","c3","c3")))

3.用NaiveBayes（）函数进行预测

test<-data.frame(库存数量=15,单价=15)
model<-NaiveBayes(类别~库存数量+单价,data=train)
pre<-predict(model,test)
pre

在这里插入图片描述
得到结果为C3.

总结

我是用的程序包是klaR，并使用训练函数NaiveBayes（）。这里也可以使用e1071程序包，并使用训练函数naiveBayes（），model<-naiveBayes(formula, data, laplace=0)，并使用预测函数predict（），predict（model, newdata）