机器学习：预测 R 中的新值答案

【问题标题】：Machine Learning: predicting a new value in R机器学习：预测 R 中的新值
【发布时间】：2018-10-02 13:31:21
【问题描述】：

只需遵循 ML 教程 (https://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-r-step-by-step/)。我正在尝试预测单个向量上的单个输出。

我正在使用 IRIS 数据集，并尝试使用 LDA 算法进行预测。我正在尝试使用我的 nval 向量 (c(4.3,3.1,1.5,0.1) 来预测单个结果，它是什么物种？

fit.lda <- train(Species~., data=dataset, method="lda", metric=metric, 
trControl=control)
predictions <- predict(fit.lda, validation)

正如预期的那样，这给出了常规输出。

predict(fit.lda, nval)

给我：

警告信息： 'newdata' 有 4 行，但找到的变量有 120 行

帮助:)

【问题讨论】：

标签： r machine-learning

【解决方案1】：

library(caret)
control <- trainControl(method="cv", number=10)
metric <- "Accuracy"

validation_index <- createDataPartition(iris$Species, p=0.80, list=FALSE)
validation <- iris[-validation_index,]
dataset <- iris[validation_index,]  

fit.lda <- train(Species~., data=dataset, method="lda", metric=metric, 
                 trControl=control)

您需要将nval定义为一个数据框，其列命名为iris

nval <- data.frame(4.3, 3.1, 1.5, 0.1)
names(nval) <- names(iris)[1:4]
predict(fit.lda, nval)

# [1] setosa

【讨论】：