R，分类，作为一组输入的变量

Question

当分类输出仅为一组变量知道时，如何对R中的变量进行分类？可以认为这与“Mastermind”棋盘游戏相似。

或者，这是我正在研究的一个具体例子：一个人在不同的日子里吃不同类型的食物，她或者有过敏反应（对她那天吃的东西），或者她没有。这些数据可以使用很多天。什么是过敏的人？

使用真实数据，你不能做简单的消除（她在没有反应的日子里吃的所有食物都很好），因为数据中会有误报和漏报。需要一种概率方法（99％对菠菜过敏，20％对薄荷过敏等）。

Answer 1

这更像是一个统计101问题，因此更适合stats.stackexchange.com，但我会处理它。

您的食物类比示例的答案是使用类似

的内容

• lm()＃用于线性模型（最小二乘），单变量或多变量
• glm()＃广义线性模型（注意：尽管名称也可以将这些2用于非线性模型，如多项式回归）
• nnet #basic neural networks and
• randomForest()
• 包caret有超过100个分类模型

等等。你可以采取数以百计甚至数千种概率方法。你可以使用正规方程，梯度下降等等。可能性几乎是无穷无尽的。

这应该让你开始：

https://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html

https://cran.r-project.org/web/views/Multivariate.html

http://blog.revolutionanalytics.com/2012/08/cheat-sheet-for-prediction-and-classification-models-in-r.html

我很抱歉，但我从来没有听说过'Mastermind'。