17、R语言中的机器学习算法包：朴素贝叶斯与神经网络

R语言中的机器学习算法包：朴素贝叶斯与神经网络

在机器学习领域，R语言提供了丰富的包来实现各种算法。本文将介绍R语言中用于朴素贝叶斯和神经网络的相关包，并给出具体的代码示例和操作步骤。

1. 常用机器学习包概述

在R语言中，几乎所有实际应用的机器学习算法都有对应的包。例如， caret 包包含了许多不同的算法，并且具有统一的命令集。一旦学会使用 caret 中的一种算法进行预测，其他算法的接口（如设置分类器、进行预测等）也会很相似。你可以查找 caret 包，并列出至少4种它支持的算法。

2. 朴素贝叶斯算法包

我们实现的朴素贝叶斯算法属于多项朴素贝叶斯算法的范畴。如果类别变量是二元的（只有两个水平），则该算法被称为伯努利朴素贝叶斯算法。接下来，我们将探索两个朴素贝叶斯算法包： e1071 和 naivebayes 。

2.1 安装包

可以使用RStudio工具菜单中的“安装包”选项，或者使用 install.packages() 函数来安装这两个包：

install.packages("e1071")
install.packages("naivebayes")

2.2 运行算法的步骤

这两个算法使用相似的命令集来运行，具体步骤如下：
1. 创建模型 ：指