naiveBayesアプローチを試みていました。
最初にこのようなデータセットを行列/配列として構築しました:
new<-cbind(c(rep(1,10),rep(2,10)),rbinom(20,1,0.5),rbinom(20,1,0.5))
colNames(new)=c('var1','var2','var3')
実行naiveBayes(var1~., data=new)しても機能せず、次のようになります。
Naive Bayes Classifier for Discrete Predictors
Call:
naiveBayes.formula(formula = var1 ~ ., data = new)
A-priori probabilities:
[1] 1
Conditional probabilities:
しかし、それらを次のようなデータフレームに変換すると:
new1<-as.data.frame(new)
naiveBayes(var1~.,new)
数値データの場合に発生するはずの平均値と標準偏差を取得します。
ファクターデータフレームの新しいマトリックスを次のように変換すると:
new2<-as.data.frame(matrix(as.factor(new),20,3))
naiveBayes(V1~.,new2)
それもうまくいきます。
naiveBayesしたがって、私の主な質問は、配列を関数に正しく渡す方法です。