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  3. Rで学ぶSupervised Learning：分類
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演習

近傍がどう投票したかを見てみる

複数の最近傍が投票で決める場合、投票が全会一致だったのか、意見が割れていたのかを確認すると役立つことがあります。

たとえば、分類に対する投票者の自信度がわかれば、前方に一時停止標識がある可能性が「少しでも」あるときに、自動運転車が慎重に行動する判断材料になります。

この演習では、knn() 関数から投票結果を取り出す方法を学びます。

class パッケージはすでに読み込まれており、signs、sign_types、signs_test の各データセットがワークスペースに用意されています。

指示

100 XP
  • 投票比率を計算するために、prob = TRUE パラメーターを指定して kNN モデルを作成します。k = 7 としてください。
  • 予測クラスに対する投票比率を取得するには、attr() 関数を使います。これは属性 "prob" に保存されています。
  • head() 関数を使って、最初のいくつかの投票結果とパーセンテージを確認し、標識ごとの信頼度の違いを見てみましょう。