R - 로지스틱 회귀분석 #3





로지스틱 회귀 분석 실습을 계속합니다. 이번에는 로지스틱 회귀분석에서 종속변수의 출력 형태에 관해 실습합니다.


코드

#실습42_로지스틱 회귀 종속변수출력형태 3가지이상인 경우
#iris data: 꽃의 종류별로 구분
set.seed(123) #난수 고정
ind <- sample(1:nrow(iris),nrow(iris) * 0.7, replace = F)
ind
iris
train <- iris[ind, ]
test<- iris[-ind, ]
train

# 로지스틱 모델 만들고 검증하고 데이터를 넣어보면 됨
library(nnet)
m <-multinom(Species ~., data = train) #로지스틱 모델 작성 (glm이외에 multinom도 있음)
m$fitted.values

#df<-data.frame(c(5,4,3),c(4,5,6),c(3,2,1))
#df
#max.col(df) # max.col()가장큰 값 찾는 함수

m_class <- max.col(m$fitted.values)
m_class

#빈도수 구하기
table(m_class)

#예측값 구하기
pred <- predict(m, newdata= test, type='class')
pred
table(pred)

#교차분할표 만들기
table(pred, test$Species) #형식 : (예측값,실제값)
(11 + 15 + 15)/nrow(test) # 91%정확도

install.packages("caret")
library("caret")
install.packages("e1071")
library("e1071")
confusionMatrix(pred, test$Species)

# 새로운 자료를 입력하여 꽃의 종류 예측
my <- test
my <- my[c(1,2,3),]
my <- edit(my)
my
mypr <-predict(m,newdata = my, type='class')
mypr

table(mypr) #빈도수확인






샘플 데이터


본 포스팅은 KIC 캠퍼스에서 박영권 강사의 지도하에 공부하며 작성한 리포트입니다.
혹시 잘못된 내용이 있거나 문제 소지시 댓글 남겨주시면 조치하겠습니다.



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