R语言中的多分类数据集转为二分类数据集的条件判断方法

R语言中的多分类数据集转为二分类数据集的条件判断方法

在机器学习和数据分析任务中，我们经常遇到需要将多分类数据集转化为二分类数据集的情况。这种转换通常是为了解决一些特定的问题，比如二元分类模型训练、性能评估等。在R语言中，我们可以使用条件判断的方法来实现这个转换过程。

首先，我们需要加载相关的R包和数据集。假设我们有一个名为iris的数据集，其中包含了150个观测样本和4个特征变量（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），以及一个目标变量（鸢尾花的品种）。

library(datasets)
data(iris)

接下来，我们可以查看一下数据集的结构和前几行数据：

str(iris)
head(iris)

现在，我们的任务是将鸢尾花的品种转化为二分类，其中类别"setosa"标记为正例（1），而其他两个类别（“versicolor"和"virginica”）标记为负例（0）。我们可以使用ifelse函数进行条件判断和转换。

iris$binary_ta