Rock 数据集模型评估与优化

3. 模型评估

(1) 查看预测结果

(2) 查看真实结果

(3) 预测结果离散化

(4) 查看预测结果离散化

(5) 构造混淆矩阵

(6) 计算正确率

(7) 输出预测正确率

4. 模型优化

(1) 数据清洗

(2) 特征选择

如果输出是离散的，首先将输出类型转换为因子型，再利用:

control <- rfeControl(functions = rfFuncs,method = 'repeatedcv',repeats = 5,number = 10)
result_rfe1 <- rfe(x = df5[,1:10], y = df5[,11],  rfeControl = control)
result_rfe1

(3) 特征提取

(4) 建立优化模型

5. 模型预测

用优化后模型预测。

可以通过以下步骤进行模型评估和优化：

查看预测结果和真实结果: 通过将预测结果和真实结果进行比较，来评估模型的准确性。可以使用 R 语言中的 confusionMatrix() 函数来生成混淆矩阵，从而比较预测结果和真实结果。
预测结果离散化: 将预测结果离散化可以使结果更易于理解和解释。可以使用 R 语言中的 cut() 函数来将预测结果离散化。
查看预测结果离散化: 通过可视化离散化后的预测结果，可以更直观地评估模型的准确性。
构造混淆矩阵: 混淆矩阵可以帮助我们更好地理解模型的准确性。可以使用 R 语言中的 confusionMatrix() 函数来生成混淆矩阵。
计算正确率: 通过混淆矩阵，可以计算出模型的正确率和错误率。正确率即为真正例和真负例的比例，可以用 R 语言中的 accuracy() 函数来计算。
输出预测正确率: 将正确率输出，以便后续的模型优化和预测。
数据清洗: 数据清洗是模型优化的重要一步，可以通过去除噪声和异常值，来提高模型的准确性。
特征选择和提取: 特征选择和提取可以帮助我们找到最重要的特征，从而提高模型的准确性。可以使用 R 语言中的 rfe() 函数和其他特征选择和提取方法来进行特征选择和提取。
建立优化模型: 通过特征选择和提取，可以建立一个优化的模型，从而提高预测准确性。
模型预测: 使用优化后的模型来进行预测，从而得出最终的预测结果。