二分类实例
去掉setosa类
index <- which(iris$Species == 'setosa')
iris <- iris[- index,]training <-iris
#抽样方法
ind<-sample(2,nrow(training),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3)) #对数据分成两部分,70%训练数据,30%检测数据nrow(training)行数
traindata<- training [ind==1,]  #训练集
testdata<- training [ind==2,]
#二项分布族binomial--正态、指数、gamma、逆高斯、Poisson、二项
fit <- glm(Species ~.,family=binomial(link='logit'),data=traindata)predict <- predict(fit,type='response',newdata=testdata)
real <- testdata$Species
res <- data.frame(real,predict =ifelse(predict>0.5,'virginca','versicorlor'))
table(real,predict =ifelse(predict>0.5,'virginca','versicorlor'))

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