Re: 오늘의 마지막 문제. k-holdout 교차검정을 해서 wine 데이터를 분류하는 머신러닝...

[20기_서상원]

k-holdout 교차검정을 해서 wine 데이터를 분류하는 머신러닝
모델을 생성하시오 !

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# 데이터 로드
library(C50)
library(caret)
wine <- read.csv("~/data/wine2.csv", stringsAsFactors = T)
head(wine)
dim(wine)

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#훈련데이터 나누기
set.seed(123)
k <- createDataPartition(wine$Type, p=0.8, list = F)
train_wine<- wine[k,]
test_wine <- wine[-k,]
dim(train_wine) # 143 14
dim(test_wine) # 34 14

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# 10-Fold 교차 검정 설정 (훈련 데이터에서 수행)

control <- trainControl(method = "cv", number = 10)

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# svmRadia 모델 훈련 

model <- train(Type ~ ., data = train_wine,
               method = "svmRadial",
               trControl = control
               )

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# 모델 성능 평가 (테스트 데이터에서 예측)
predictions <- predict(model, test_wine[,-1])

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# 성능 지표 출력
conf_mat <- confusionMatrix(predictions, test_wine$Type)
print(conf_mat)

 Accuracy : 0.9706    

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# 훈련 데이터의 정확도

predictions2 <- predict(model, train_wine[,-1])

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# 성능 지표 출력
conf_mat2 <- confusionMatrix(predictions2, train_wine$Type)
print(conf_mat2)

  Accuracy : 0.993  

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