22、数据分类与回归模型的应用与分析

数据分类与回归模型的应用与分析

1. 数据分类模型的应用

在数据分类领域，我们可以使用多种算法对数据进行分类，下面将以慢性疾病生活质量（QoL）数据为例，介绍几种常见的分类算法及其应用。

1.1 OneR算法

OneR算法是一种简单的分类规则算法，它基于单个特征来创建分类规则。以下是使用OneR算法对QoL数据进行分类的代码：

# install.packages("RWeka")
library(RWeka)
# just remove the CHRONICDISEASESCORE but keep cd
set.seed(1234)
qol_1R<-OneR(cd~., data=qol[ , -40])
qol_1R

运行结果显示，该算法根据 CHARLSONSCORE 特征创建了分类规则，正确分类了1453个实例，准确率为66%。具体规则如下：
| CHARLSONSCORE范围 | 分类结果 |
| — | — |
| < -4.5 | severe_disease |
| < 0.5 | minor_disease |
| < 5.5 | severe_disease |
| < 8.5 | minor_disease |
| >= 8.5 | severe_disease |

1.2 RIPPER算法（JRip函数）

RIPPER算法是一种用于生成分类规则的算法，在R中可以使