как правильно использовать функцию предикторов в r используя knn? - PullRequest
Новая
       31

как правильно использовать функцию предикторов в r используя knn?

0 голосов
/ 16 мая 2018

цель моего кода - попытаться получить хорошую точность, но я считаю, что функция прогнозирования дает мне неправильные результаты, просто потому, что результаты не имеют смысла 

>   # Text mining: Corpus and Document Term Matrix
library(tm)
# KNN model
library(class) 
# Stemming words
library(SnowballC)
# CrossTable
library('gmodels')
# function prediction
library(caret) 
# function for factor
library(e1071)
library(SparseM)

# Stemming words

# Read csv with columns: Document , Terms and category
PathFile <- read.csv(file.choose(), sep =";", header = TRUE)
PathFilename<-read.csv(file.choose(), sep =";", header = TRUE)
#Strectur of Csv file
str(PathFile)
tail(PathFile)

# Column bind category (known classification)
#mat.df <- cbind(PathFile, PathFile$Category)
#tail(mat.df)
# Change name of new column to "category"
#colnames(mat.df)[ncol(mat.df)] <- "Category"

# Split data by rownumber into two equal portions
train <- sample(nrow(PathFile), ceiling(nrow(PathFile) * .70))
test <- (1:nrow(PathFile))[- train]

##Show Training Data
train
##Show Test Data
test
#n <- names(PathFile)
#f <- as.formula(paste("Category ~", paste(n[!n %in% "Category"], collapse = " + ")))
#f


# Isolate classifier
cl <- PathFile[, "Category"]

# Create model data and remove "category"
modeldata <- PathFile[,!colnames(PathFile) %in% "Category"]

# Create model: training set, test set, training set classifier
knn.pred <- knn(modeldata[train, ], modeldata[test, ], cl[train], 70)
knn.pred

# Confusion matrix
conf.mat <- table("Predictions" = knn.pred, Actual = cl[test])
conf.mat


ff<-predict(knn.pred,PathFilename) #here i have an error 

ct<-CrossTable(x = cl[test], y = knn.pred, prop.chisq=FALSE)

table(knn.pred,cl[test])

plot(knn.pred,
     xlab = "Number of neighbours(k)",
     main = "Comparison of Accuracy against k",
     type = "b",
     col = "black",
     lwd = 1.8,
     pch = "O")



studentModel <- train(Category ~ ., data=PathFile, method = "knn")
studentTestPred <- predict(model, test) 

# Accuracy
(accuracy <- sum(diag(conf.mat))/length(test) * 100)


# Create data frame with test data and predicted category
setwd("C:/Users/Public/Desktop/")
df.pred <- cbind(knn.pred, modeldata[test, ])
write.table(df.pred, file="output.csv", sep=";")

, а функция прогнозирования обычно даетмне этот вид результата здесь является вывод матрицы, которую мне дали только один ряд preduction ??? 

    Actual
Predictions Art Eco Env Hea Pol Sci Spo
        Art  25  31  26  37  33  27  27
        Eco   0   0   0   0   0   0   0
        Env   0   0   0   0   0   0   0
        Hea   0   0   0   0   0   0   0
        Pol   0   0   0   0   0   0   0
        Sci   0   0   0   0   0   0   0
        Spo   0   0   0   0   0   0   0
...