使用R语言中的predict函数进行多分类模型的预测推理

使用R语言中的predict函数进行多分类模型的预测推理

在机器学习领域，多分类是一种常见的问题类型。在R语言中，我们可以使用predict函数来进行多分类模型的预测推理。本文将介绍如何使用predict函数以及如何训练一个多分类模型，并利用该模型进行分类预测。

首先，我们需要准备数据集并进行模型训练。这里我们使用一个示例数据集iris，它包含了150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并且分为3个类别（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。

# 导入iris数据集
data(iris)

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
train_indices <- sample(1:nrow(iris), 0.7*nrow(iris))
train_data <- iris[train_indices, ]
test_data <- iris[-train_indices, ]

# 训练多分类模型（这里使用逻辑回归作为示例）
model <- glm(Species ~ ., data = train_data, family = "binomial")

# 查看模型摘要信息
summary(model)

在上述代码中，我们首先导入了iris数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，我们使用glm函数训练了一个多分类模型，其中Species是目标变量，其余的四个变量是特征变量。在这个示例中，我们使用了逻辑回归作为多分类模型。

接下来，我们可以使用predict函数对测试集进行预测。