用R语言训练最优K值的KNN回归模型

最新推荐文章于 2023-10-19 17:20:31 发布

代码创造之旅

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文章标签： r语言回归开发语言 R语言

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本文详细介绍了如何使用R语言构建KNN回归模型，并通过寻找最小均方根误差（RMSE）确定最优的K值。文章首先讲解了KNN算法的基本原理，然后展示了如何准备数据集，划分训练集和测试集。接着，通过遍历不同K值，训练并评估模型，最终找到最佳K值以提升预测准确性。

用R语言训练最优K值的KNN回归模型

K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的机器学习算法，可用于回归问题。KNN回归模型根据最近邻的K个训练样本来预测新样本的输出值。本文将详细介绍如何使用R语言训练KNN回归模型，并找到最优的K值。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含多个特征和对应输出值的数据集。以下是一个简单的示例数据集，其中包含两个特征（X1和X2）和一个目标变量（Y）：

# 示例数据集
X1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
X2 <- c(2, 3, 4, 5, 6)
Y <- c(10, 15, 20, 25, 30)

# 创建数据框
data <- data.frame(X1, X2, Y)

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。我们可以使用caret包中的createDataPartition函数进行数据集的拆分：

# 安装和加载所需的包
install.packages("caret")
library(caret)

# 设置随机种子以确保结果可复现
set.seed(123)

# 将数据集拆分为训练集和测试集
trainIndex <- createDataPartition(data$Y, p = 0.8, list = FALSE)
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- d

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