R 使用朴素贝叶斯预测类变量

我刚刚尝试在

e1071

包中使用

naiveBayes

函数。过程如下：

>library(e1071)
>data(iris)
>head(iris, n=5)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
>model <-naiveBayes(Species~., data = iris)
> pred <- predict(model, newdata = iris, type = 'raw')
> head(pred, n=5)
         setosa   versicolor    virginica
[1,]      1.00000 2.981309e-18 2.152373e-25
[2,]      1.00000 3.169312e-17 6.938030e-25
[3,]      1.00000 2.367113e-18 7.240956e-26
[4,]      1.00000 3.069606e-17 8.690636e-25
[5,]      1.00000 1.017337e-18 8.885794e-26

结果如下：

> prob
        setosa versicolor virginica
[1,] 0.3333333  0.3333333 0.3333333
[2,] 0.3333333  0.3333333 0.3333333
[3,] 0.3333333  0.3333333 0.3333333
[4,] 0.3333333  0.3333333 0.3333333

而且很奇怪。我用作

test

的数据点是

iris

数据集的行。根据实际数据，该数据点的类变量为

setosa

：

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa

而

naiveBayes

预测正确：

             setosa   versicolor    virginica
   [1,]      1.00000 2.981309e-18 2.152373e-25

---

但当我试图预测

test

数据点时，它返回了错误的结果。当我只寻找一个数据点的预测时，为什么它返回预测的四行？我做错了吗？

您需要与培训数据列名相对应的列名。你的训练数据

test2 = iris[1,1:4]

predict(model, newdata = test2, type=('raw'))
     setosa   versicolor    virginica
[1,]      1 2.981309e-18 2.152373e-25

“新”测试数据定义为

data.frame

test1 = data.frame(Sepal.Length = 5.1, Sepal.Width = 3.5, Petal.Length =  1.4, Petal.Width = 0.2)

predict(model, newdata = test1, type=('raw'))
     setosa   versicolor    virginica
[1,]      1 2.981309e-18 2.152373e-25

如果你只给它一个维度，那么它可以通过贝叶斯规则进行预测

predict(model, newdata = data.frame(Sepal.Width = 3), type=('raw'))

        setosa versicolor virginica
[1,] 0.2014921  0.3519619  0.446546

如果你给它一个在训练数据中找不到的维度，你会得到同样可能的类。输入一个更长的向量只会给你更多的预测

predict(model, newdata = 1, type=('raw'))

        setosa versicolor virginica
[1,] 0.3333333  0.3333333 0.3333333

---

完美的解决方案！谢谢。

predict(model, newdata = 1, type=('raw'))

        setosa versicolor virginica
[1,] 0.3333333  0.3333333 0.3333333