比较多个分类模型在 R 语言中的分类性能_r语言多分类模型-优快云博客

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本文探讨了R语言中逻辑回归、决策树和支持向量机等常见分类模型的性能，并提供源代码示例，强调了R语言在数据科学和机器学习领域的应用。

比较多个分类模型在 R 语言中的分类性能

近年来，随着数据科学和机器学习的迅速发展，越来越多的分类模型被开发和应用于各行各业。在 R 语言中，也有许多常用的分类模型可以用来解决分类问题。本文将重点比较几种常见的分类模型在 R 语言中的分类性能，并提供相应的源代码供读者参考。

逻辑回归（Logistic Regression）:
逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型。它通过利用逻辑函数将输入特征映射到一个概率范围内的预测结果。R 语言中，我们可以使用glm()函数来实现逻辑回归模型。以下是一个示例：

# 加载依赖包
library(datasets)

# 加载数据集
data(iris)

# 构建逻辑回归模型
model <- glm(Species ~ ., data = iris, family = binomial(link = "logit"))

# 预测新样本
new_data <- data.frame(Sepal.Length = 5.1, Sepal.Width = 3.5, Petal.Length = 1.4, Petal.Width = 0.2)
prediction <- predict(model, newdata = new_data, type = "response")

# 输出预测结果
if (prediction > 0.5) {
  print("Setosa")
} else {
  print("Versicolor or Virginica")
}

决策树（Decisio