如何在数据集上使用 RWeka 包?
How to use RWeka package on a dataset?
所以我在线生成了一个随机数据集,我需要在上面应用C4.5算法。
我安装了 RWeka 包及其所有依赖项,但我不知道如何执行它。
有人可以帮我提供教程链接吗?除了 RWeka 文档之外的任何内容。或 R 中的示例 C4.5 代码以了解其工作原理?
谢谢
我认为值得您花时间查看 caret
包。它标准化了 R 中大多数机器学习包的语法,包括 RWeka
。
它还有大量非常有用的辅助函数和关于 their website
的精彩教程
这是使用 RWeka
包和类 C4.5 树预测鸢尾花数据集上的物种的语法:
library(caret)
train_rows <- createDataPartition(iris$Species, list=FALSE)
train_set <- iris[train_rows, ]
test_set <- iris[-train_rows, ]
fit.rweka <- train(Species ~ ., data=train_set, method='J48')
pred <- predict(fit.rweka, newdata=test_set)
然后,如果你想尝试梯度提升机或其他算法,只需更改为 method='gbm'
所以我在线生成了一个随机数据集,我需要在上面应用C4.5算法。
我安装了 RWeka 包及其所有依赖项,但我不知道如何执行它。
有人可以帮我提供教程链接吗?除了 RWeka 文档之外的任何内容。或 R 中的示例 C4.5 代码以了解其工作原理?
谢谢
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。
它还有大量非常有用的辅助函数和关于 their website
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包和类 C4.5 树预测鸢尾花数据集上的物种的语法:
library(caret)
train_rows <- createDataPartition(iris$Species, list=FALSE)
train_set <- iris[train_rows, ]
test_set <- iris[-train_rows, ]
fit.rweka <- train(Species ~ ., data=train_set, method='J48')
pred <- predict(fit.rweka, newdata=test_set)
然后,如果你想尝试梯度提升机或其他算法,只需更改为 method='gbm'