Я следую за https://rpubs.com/Drmadhu/IRISclassification, чтобы понять классификацию Knn.Вот код, который у меня есть:
library(FNN)
iris.sample<-sample.int(n=nrow(irisdat),size=floor(0.75*nrow(irisdat)),replace=F)
set.seed(1)
iris.train<-irisdat[iris.sample,]
iris.test<-irisdat[-iris.sample,]
iristrain.labels<-iris.train$Species
iristest.labels<-iris.test$Species
iris.train1<-iris.train[-5]
iris.test1<-iris.test[-5]
iristest.pred<-knn(train=iris.train1,test=iris.test1,cl=iristrain.labels,k=3)
confmat1=as.matrix(table(Actual=iristest.labels,Predicted=iristest.pred))
acc1=(sum(diag(confmat1)))/sum(confmat1)
acc1
Это дает мне значение acc1, равное 1, с приложением CrossTable.Что я реализую неправильно?
