R语言中的机器学习程序包主要如下所示:
模型 | 学习任务 | R Package | 方法名 | 调用方式 |
k近邻 | 分类 | class | knn | m <- knn(train,test,class,k) |
朴素贝叶斯 | 分类 | e1071 | naiveBayes | m <- naiveBayes(train,class,laplace=0) |
决策树 | 分类 | C50 | C5.0 | m <- C5.0(train,class,trials=1,costs=NULL) |
1R规则学习器 | 分类 | Rweka | OneR | m <- OneR(formula, data, subset, na.action,control = Weka_control(), options = NULL) |
RIPPER规则学习器 | 分类 | Rweka | Jrip | m <- JRip(formula, data, subset, na.action,control = Weka_control(), options = NULL) |
线性回归 | 回归 | Base | lm | m <- lm(formula, data) |
回归树 | 回归 | rpart | rpart | m <- rpart(formula, data) |
模型树 | 回归 | Rweka | M5P | m <- M5P(formula, data) |
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