12、机器学习中的回归、聚类与交叉验证技术

机器学习中的回归、聚类与交叉验证技术

在机器学习领域，我们常常需要处理各种数据，为了更好地分析和理解数据，会运用到多种技术，如回归树、随机森林、神经网络等，同时还会使用交叉验证来评估模型的性能。下面将详细介绍这些技术的实现方法和原理。

1. 为分类预测变量生成回归树

当数据集中存在分类预测变量时， rpart 函数依然可以使用，但需要确保将变量标记为因子类型。以下是一个示例：

ed <- read.csv("education.csv")
ed$region <- factor(ed$region)
set.seed(1000)
t.idx <- createDataPartition(ed$expense, p = 0.7, list = FALSE)
fit <- rpart(expense ~ region+urban+income+under18, data = ed[t.idx,])
prp(fit, type=2, nn=TRUE, fallen.leaves=TRUE, faclen=4, varlen=8, shadow.col="gray")

2. 构建随机森林回归模型

随机森林是一种非常成功的机器学习技术，下面介绍如何构建随机森林回归模型。

2.1 准备工作

• 安装 randomForest 和 caret 包。
• 从指定网站下载本章的数据文件，并将