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

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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

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• 系列文章目录
• 前言
• 正文
• • 1.载入程序包MASS和klaR
  • 2. 训练数据集
  • 3.用NaiveBayes（）函数进行预测
• 总结

前言

本文其实是老师布置的作业，作业的正文如图：

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

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）