www.crosshyou.info の続きです。前回はlm関数で男性か女性かを分類するモデルを作りました。正解率は88%でした。 今回はknn3関数でk-nearest neighborsモデルを作り、同じようにやってみます。 まず。knn3関数はcaretパッケージにあるので、caretパッケージ…

www.crosshyou.info の続きです。前回の分析で、女性の給与は男性よりも確かに低いことがわかりました。 今回は、R言語のlm関数で男性か女性かを分類するモデルを作ってみます。 まず、mutate関数とifelse関数でgendarをm, f ではなくて1, 0という2つの数値…