Re: 오늘의 마지막 문제. 와인 데이터(wine2.csv) 를 이용해서 와인의 종류를 분류하는...

[19기_황지영]

wine <- read.csv("wine2.csv", stringsAsFactors = T)
head(wine)

library(caret)
set.seed(1)
train_num <- createDataPartition( wine$Type, p=0.9, list=F) # 훈련 데이터와 테스트 데이터 비율 9:1로 설정
train_data <- wine[ train_num,    ]
test_data  <- wine[  -train_num,  ]

library(C50)
wine_model <- C5.0( train_data[ , -1], train_data[, 1])
summary(wine_model)

train_result <- predict(  wine_model,  train_data[  , -1] )  
test_result <-  predict(  wine_model, test_data[   , -1] )

length(test_result)
sum( train_result == train_data[  , 1] ) / length(train_result) * 100
sum( test_result == test_data[  , 1] ) / length(test_result) * 100

y <- 1
jumpby <-1

options(scipen=999)  
for  ( i  in  1:20 ) {
  model2 <- C5.0( train_data[   , -1],  train_data[   , 1], trials=y )
  test_result2 <-  predict(model2, test_data[   , -1] )
  a<- sum(test_result2 == test_data[ , 1])/length(test_result) *100 
  y <- y + jumpby
  print(paste(i,'일 때 정확도는',a, '입니다.'))
  
}

# 이원교차표 생성
library(gmodels)

model2 <- C5.0( train_data[   , -1],  train_data[   , 1], trials=3 )
test_result2 <-  predict(model2, test_data[   , -1] )

x <-  CrossTable( test_data[   , 1],  test_result2 )
x$t

집에서 했어요 v^^v