R语言的KNN实现问题

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（纯纯R语言小白）
（图1）

一直没有搞明白这个different lengths是个什么问题，我查了一下说可能是cols的问题，然后我尝试了一下下面这个
但还是报错了
（图2）
所以如果是多个自变量对一个分类的因变量应该怎么运用KNN（就是Knn中的train=?,test=?,cl=?)

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关键词：knn R语言 Different length DIFFER

数据挖我 发表于 2022-12-9 12:53
（纯纯R语言小白）
（图1）

厉害了

knn是用train数据集的多变量样本提取分类参数，按cl对test数据集进行分类。

我用自建的数据测试了，都正常。

假设你的数据datatrain1和datatest1是数据框或矩阵，那么你第一行的代码是没有问题的。至于为什么会报错，原因还是在数据集。
而你后来改的代码是错的，datatrain1[,-(2:8)]和datatrain1[,1]本来就是一回事儿，相当于用自己的手指给自己的手指分类，没有意义的。

从代码看，你这里应该不是什么敏感数据，可以把数据传上来，再找原因。

llb_321 发表于 2022-12-10 07:51
knn是用train数据集的多变量样本提取分类参数，按cl对test数据集进行分类。

我用自建的数据测试了，都正 ...

感谢！之前我用的也是，不过后来我发现是在训练集和测试集去掉因变量（主要是之前看书但是书上没写清楚，都不知道问题出在哪了。。。。）

朋友们问题解决了，但不知道我之前问题到底出在哪了。。。。
knn(train=datatrain[,2:8],test=datatest1[,2:8],cl=datatrain1[,1]）
我用这行代码是可行的....（数据有8列，第一列是因变量，）

R机器学习早该鸟枪换炮了



看看mlr3verse如何简单实现，关键是这种通用的框架，对任何机器学习算法基本都是一样的使用：

1. library(mlr3verse)
   
2. # 创建任务
   
3. task = as_task_classif(iris, target = "Species")
   
4. # 选择学习器(算法)
   
5. learner = lrn("classif.kknn", k = 3)
   
6. # 准备训练集,测试集
   
7. train = c(1:30,51:80,101:130)
   
8. test = setdiff(1:150, train)
   
9. # 训练模型
   
10. learner$train(task, row_ids = train)
    
11. # 模型预测
    
12. predictions = learner$predict(task, row_ids = test)
    
13. predictions
    
14. # 性能评估
    
15. predictions$confusion                   # 混淆矩阵
    
16. predictions$score(msr("classif.acc"))   # 准确率

复制代码

附：R机器学习：mlr3verse技术手册免费下载