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r语言基础与数据科学应用数据集iris

时间:2024-04-03 23:13 来源:像素科技视界

文章使用R语言基础与数据科学应用数据集iris

在数据科学中,数据集是用于分析和建模的重要工具。其中,Iris数据集是一个广泛使用的经典数据集,它包含了150个样本,每个样本有四个特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些特征可以用于预测鸢尾花的种类。本文将介绍如何使用R语言基础与数据科学应用数据集iris。

一、加载数据集

我们需要加载数据集。可以使用R语言中的read.able函数来加载数据集。在加载数据集之前,需要先安装和加载相应的包。可以使用isall.packages函数来安装包,使用library函数来加载包。

```risall.packages(使用head函数可以查看前几行数据,使用summary函数可以查看数据集的描述统计信息。

```r

head(iris)

summary(iris)

```

三、数据预处理

在进行数据分析之前,需要对数据进行预处理。可以使用subse函数来选择需要的特征,使用a.omi函数来删除含有缺失值的行。

```r

iris_sub u003c- subse(iris, selec = c(萼片长度, 萼片宽度, 花瓣长度, 花瓣宽度))

iris_sub u003c- a.omi(iris_sub)

```

四、数据可视化

在进行数据分析和建模之前,可以使用数据可视化来探索数据。可以使用ggplo2包中的qplo函数来创建散点图、直方图等。

```risall.packages(模型训练函数来训练模型。可以使用lm函数来训练线性回归模型,使用class函数来训练分类模型。

```r# 线性回归模型model_lm u003c- lm(Species ~ ., daa = iris_sub)summary(model_lm)

# 分类模型

model_class u003c- muliom(Species ~ ., daa = iris_sub)

summary(model_class)

```

六、模型评估

模型训练完成后,需要对模型进行评估。可以使用cofusioMarix函数来计算混淆矩阵,使用accuracy函数来计算准确率。

```r# 线性回归模型评估cm_lm u003c- cofusioMarix(model_lm$fied.values, iris$Species)accuracy_lm u003c- accuracy(cm_lm)pri(pase(_lm))

# 分类模型评估cm_class u003c- cofusioMarix(model_class$prediced, iris$Species)accuracy_class u003c- accuracy(cm_class)pri(pase(```

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