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我目前處於多元聚類和分類工作的統計類中。對於我們的作業,我們試圖使用10倍交叉驗證來測試不同分類方法在具有三個分類的6個可變數據集上的精確度。我希望能夠創建一個for循環(或其他更好的,我不知道的)來創建和運行10個分類和驗證,所以我不必在每件事上重複自己10次....這是我的。它會運行,但前兩個矩陣只顯示第一個變量。因此,我無法排除其他部分的故障。使用「for」循環創建多個矩陣
index<-sample(1:10,90,rep=TRUE)
table(index)
training=NULL
leave=NULL
Trfootball=NULL
football.pred=NULL
for(i in 1:10){
training[i]<-football[index!=i,]
leave[i]<-football[index==i,]
Trfootball[i]<-rpart(V1~., data=training[i], method="class")
football.pred[i]<- predict(Trfootball[i], leave[i], type="class")
table(Actual=leave[i]$"V1", classfied=football.pred[i])}
刪除「[i]」,並以1:10的替換它們現在個別工程....
什麼是足球?你能展示它是什麼以及它包含什麼? –
我認爲你可以創建'Trfootball','leave','training','football.pred'等列表,即Trfootball < - vector('list',10)',然後在'for'循環中。使用'[[i]]'(沒有測試沒有一個可重複的例子) – akrun
原始數據足球是一個7x90的矩陣,第一列有1-3類,觀測數據有6個變量來填補剩下的數據。以下是足球數據的例子。 set.seed(90) v1 = sample(1:3,90,rep = TRUE) v2 = sample(3:46,90,rep = TRUE) v3 = sample(7:20,90,rep = TRUE) v4 =樣本(6:12,90,rep = TRUE) v5 =樣本(5:15,90,rep = TRUE) v6 =樣本(11:15,90,rep = TRUE) v7 =樣本(1:18,90,rep = TRUE) football = cbind(V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7) –