Question

我正在学习R.我使用k-NN方法对我创建的人工数据集进行分类（两个属性和两个类）。在我的代码中，我打印了训练和测试集，但是在最后一个图中为测试集预测的类不是＆＃34;在一致性＆＃34;对于训练集中的示例（即，测试示例的类（使用1-NN），看到训练示例的分布显然是错误的。）

有人可以帮我识别代码中的错误吗？非常感谢你。

代码如下（如果需要，可以多次运行以查看测试集示例的错误分类，因为随机生成了训练示例）：

library(ElemStatLearn)
require(class)

c0 <- cbind(runif(50,0,5), runif(50,0,100))
c1 <- cbind(runif(50,5,10), runif(50,0,100))
training <- rbind(c0,c1)

classt <- vector()
classt[1:50] <- 0
classt[51:100] <- 1

x_ <- seq(0, 10, 1)
y_ <- seq(0, 10, 1)
testset <- matrix(nrow = 0, ncol = 2)

for(i in x_){
  colaux <- cbind(rep(i,11), y_)
  testset <- rbind(testset, colaux)
}

testClass <- knn(train = training, test = testset, cl = classt, k = 1, prob = TRUE)

plot(training)
points(training, col=ifelse(classt==1, "coral", "cornflowerblue"))

plot(testset)
points(testset, col=ifelse(testClass==1, "coral", "cornflowerblue"))

Answer 1

分类不是＆＃34;错误＆＃34;。但是，这些图表令人困惑，因为它们使用了不同的y刻度。如果您在相同的比例上绘制它们，您将看到分类器正确地正常工作。

显然＆＃34;错误＆＃34;使用R中的k-NN在测试集中进行分类

1 个答案: