cross_hyou https://blog.hatena.ne.jp/cross_hyou/ Rで何かをしたり、読書をするブログ https://www.crosshyou.info/ データ分析 www.crosshyou.info 前回は k-NN で予測しました。今回は Naive Bayes で予測してみます。 はじめに discrim パッケージを読み込んでおきます。 モデルを作成します。 ワークフローを作成します。レシピは前回の k-NN で作成したレシピをそのまま使います。 チューニンググリッドを作成します。 チューニングを実行します。 最良パラメータを取り出します。 最良パラメータで最終ワークフローを作成します。 トレーニング用のデータでモデルを学習します。 テスト用のデータで予測します。 2, 3, 10行目が正解していますね。 混合行列を作成します。 青枠で囲ったとこ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2026%2F05%2F05%2F105436" title="UCI Machine Learning Repository の Obesity データの分析6 - Naive Bayes による分類。正解率は 48.2% - Rで何かをしたり、読書をするブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/cross_hyou/20260505/20260505095616.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2026-05-05 10:54:36 rich https://www.crosshyou.info/entry/2026/05/05/105436 1.0 100%