我有一个包含28个变量(13个标签和15个特征)的训练数据集 . 具有15个功能的测试数据集,我必须根据这些功能预测此测试数据集的标签 . 我为所有13个标签单独制作了KNN分类器 .
是否有可能将所有这13个单独的标签KNN分类器组合成一个单一的多标签分类器?
我目前的单一标签代码:
library(class)
train_from_train <- train[1:600,2:16]
target_a_train_from_train <- train[1:600,17]
test_from_train <- train[601:800,2:16]
target_a_test_from_train <- train[601:800,17]
knn_pred_a <-knn (train = train_from_train, test = test_from_train, cl= target_a_train_from_train, k = 29)
table(knn_pred_a, target_a_test_from_train)
mean(knn_pred_a != target_a_test_from_train)
knn_pred_a_ON_TEST <-knn (train = train[,2:16], test = test[2:16], cl= train[,17], k = 29)
knn_pred_a_ON_TEST
我搜索互联网和包 mldr
似乎是一个选项,但我不能适应我的需要 .
1 回答
您可以使用包ARNN . 但是,据我所知,这并不准确 .
我只针对一个 class 进行了聚合 . 对所有类并行执行此步骤将需要另一个熔解操作,并且会使代码变得非常混乱 .