www.crosshyou.info の続きです。 今回はrpart関数で決定木モデルをつくり、男性、女性を予測してみます。 rpartパッケージの読み込みをします。 rpart関数でモデルを作ります。 plot関数とtext関数でモデルをグラフであらわします。 wageが1082よりも小さく…

www.crosshyou.info の続きです。前回はknn3関数でk-nearest neighborのアルゴリズムで男性か女性かを予測してみました。正解率は、68%でした。 今回はcaretパッケージのtrain関数をつかって、linear discriminant analysis(LDA)のモデルでやってみましょう…