44、R语言分类算法实战：从数据准备到模型优化

R语言分类算法实战：从数据准备到模型优化

1. 分类算法简介

分类是一种监督学习方法，用于根据已知类别的训练数据集构建分类模型，从而识别新观测（测试数据集）的类别。与回归不同，回归用于预测连续值，而分类用于确定给定观测的类别。例如，我们可以使用回归根据历史价格预测某只股票的未来价格，而使用分类方法预测股票价格是上涨还是下跌。

2. 准备训练和测试数据集

构建分类模型需要训练数据集来训练模型，并使用测试数据验证预测性能。以下是将电信客户流失数据集拆分为训练和测试数据集的具体步骤：
1. 从C50包中获取流失数据集：

install.packages("C50")
library(C50)
data(churn)

2. 使用 str 查看数据集的结构：

str(churnTrain)

3. 移除不适合作为分类特征的 state 、 area_code 和 account_length 属性：

churnTrain = churnTrain[,! names(churnTrain) %in% c("state", "area_code", "account_length") ]