如何增强模型 NaiveBays,CART,C5.0

编程问答 2022-05-26

问题描述

嗨，我被以下问题困住了。我需要确定是否可以提高模型的准确性、特异性和敏感性。我不知道如何确定是否有可能获得更好的性能指标。 混淆矩阵：

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代码示例：

这里是训练数据设置

set.seed(123)
ind <- sample(2,nrow(bank),replace = TRUE,prob = c(0.7,0.3))
train.data <- bank[ind == 1,]
test.data <- bank[ind == 2,]

这是使用混淆矩阵的预测。我需要找出我们是否可以增强该模型，因为我找不到

bankmodel <- naive_bayes(y~.,data = train.data,laplace=1)
bankmodel
predbayes<-predict(bankmodel,test.data)
confusionMatrix(as.factor(test.data$y),as.factor(predbayes))

例如这里是 alco C50

model <- C5.0(y ~.,data=train.data)
model

predc5 <- predict(model,as.factor(predc5))

和购物车

cartmodel <- rpart(y ~.,data = train.data)
cartmodel
cart.pred = predict(cartmodel,test.data,type="class")
confusionMatrix(as.factor(cart.pred),as.factor(test.data$y))

我不知道如何增强它们或用什么方法，所以如果有人可以帮助我。谢谢。

这是我的数据集 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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