引言

机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）的一个重要分支，它通过研究计算机如何模拟人类的学习行为，并利用这些模拟结果来自主完成某种任务。R语言作为一种功能强大且易于使用的编程语言，广泛应用于机器学习领域。本篇博客将讲述一些R语言机器学习的实战案例，旨在帮助读者加深对R语言机器学习的理解。

实战案例一：线性回归

线性回归是机器学习中最基本且常用的算法之一，它用于预测一个连续变量的值。下面我们以一个简单的例子来介绍如何使用R语言进行线性回归：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

# 构建线性回归模型
model <- lm(y ~ ., data = train_data)

# 模型预测
predicted <- predict(model, newdata = test_data)

# 模型评估
rmse <- sqrt(mean((predicted - test_data$y)^2))
r_square <- cor(predicted, test_data$y)^2

# 输出结果
print(paste("RMSE:", rmse))
print(paste("R-Square:", r_square))

实战案例二：K均值聚类

K均值聚类是一种常见的无监督学习算法，它将数据集划分为K个不相交的类。下面我们使用R语言来进行K均值聚类：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 构建K均值聚类模型
model <- kmeans(scale(data), centers = 3)

# 输出聚类结果
print(model$cluster)

实战案例三：决策树

决策树是一种基于树状图形式的分类算法，它通过逐步将数据集划分为子集，直到每个子集只包含一个类别。下面我们使用R语言来构建决策树模型：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

# 构建决策树模型
library(rpart)
model <- rpart(y ~ ., data = train_data)

# 模型预测
predicted <- predict(model, newdata = test_data, type = "class")

# 模型评估
accuracy <- sum(predicted == test_data$y) / length(test_data$y)

# 输出结果
print(paste("Accuracy:", accuracy))

总结

本篇博客介绍了一些R语言机器学习的实战案例，包括线性回归、K均值聚类和决策树。通过这些案例，读者可以更好地理解R语言在机器学习中的应用。希望本篇博客能对正在学习R语言机器学习的读者有所帮助！

本文来自极简博客，作者：时尚捕手，转载请注明原文链接：R语言机器学习实战案例