R 다항로지스틱회귀분석

1 개요

R 다항로지스틱회귀분석

• 매 5번째 요소를 테스트셋으로하고 나머지를 훈련셋으로 하도록 데이터를 분할하였다. (대략 체계적 표집)

Sklearn 다항로지스틱회귀분석과 동일한 훈련셋/테스트셋을 부여하고 싶었기 때문이다.

df <- iris
nrow(df) # 150
train_data <- df[-c(seq(5,nrow(df),5)),] # 매 5번째만 제외
test_data  <- df[ c(seq(5,nrow(df),5)),] # 매 5번째만 포함
nrow(train_data) # 120
nrow(test_data)  # 30

library(nnet)
model <- multinom(Species ~ ., data=train_data)
summary(model)

predicted <- predict(model, test_data)
xtabs(~ predicted + test_data$Species)

2 같이 보기

• R multinom()
• R 데이터 분할
• R 로지스틱회귀분석
• 다항로지스틱회귀분석
• sklearn 다항로지스틱회귀분석

3 참고

• https://medium.com/@hslee09/r-분류-알고리즘-다항-로지스틱-회귀-분석-581bbc43b690