R 三维数据帧的预测建模

我有一个数据集，其中包含一家公司在过去3年中所做的所有报价。我想使用R中的库插入符号创建一个预测模型，以预测是否接受或拒绝报价

数据集的结构给我带来了一些问题。它包含45个变量，但是，我只包含了下面的两个变量，因为它们是唯一对这个问题重要的变量。数据集的摘录如下所示

contract.number     item.id  
0030586792          32X10AVC
0030586792          ZFBBDINING
0030587065          ZSTAIRCL
0030587065          EMS164
0030591125          YCLEANOFF
0030591125          ZSTEPSWC



contract.number <- c("0030586792","0030586792","0030587065","0030587065","0030591125","0030591125")
item.id <- c("32X10AVC","ZFBBDINING","ZSTAIRCL","EMS164","YCLEANOFF","ZSTEPSWC")
dataframe <- data.frame(contract.number,item.id)

contract.number item.id
0030586792 32X10AVC
0030586792 ZFBB
0030587065 ZSTAIRC
0030587065 EMS164
0030591125断路器
0030591125 ZSTEPSWC
contract.number使用此数据运行的是哪种类型的模型？你似乎基本上有两个分类变量，你不能真正训练。这里似乎没有明确的编程问题。如果您需要帮助为您的数据选择正确的统计模型，您将从统计人员处获得更好的帮助。首先确切地知道您想要运行（或应该运行）的测试/模型的类型。然后，如果你不知道如何在R中做到这一点，你可以在这里问一个更具体的问题。@MrFlick我的计划是使用一系列不同的模型来测试哪种模型产生最好的结果。最初，我将使用KNN、随机森林和NBC。谢谢你的帮助，我可能会向那里寻求建议。@RossHeadington你需要提供一个更好的帮助。由于这更像是一个数据建模/实现问题，因此它也适用于。如果需要任何统计帮助，请在交叉验证处发布。项目可以是一个热编码，大量的帖子等如何做到这一点。插入符号也可以这样做。请勿在任何型号中使用contract.number。模型将学习此功能，完全没有用处。合同编号没有任何预测价值，因为这只是交易系统的增量价值。您应该检查其他变量是否具有某些预测值。