판별분석

cross entropy: -tlogP0-(1-t)log(1-P0)

• library(caret)

  featurePlot(x=, y=, plot='ellipse'): x라는 feature와 y라는 label로 plot을 ellipse로 각각 묶어줘라.

  데이터가 생긴 모양을 보기 위해.

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• 학습용 데이터 만들기

  createDataPartition(d, p=, list=): p:1-p 비율로 데이터를 나눠줌.

  d[-code,]: code를 제외한 값을 보여줌.

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train(Species~., data=, method=, metric=, trControl=): Species를 나머지를 다 사용해서 찾아내라.

method: ‘lda', ‘rpart', ‘knn', ‘svmRadial', ‘rf'

resamples(list(lda=, cart=, knn=, svm=, rf=): 리스트로 만들어 묶은 것.

predict(): 모델을 가지고 prediction 하는 것.

confusionMatrix(): prediction 한 것과 실제 데이터를 비교하는 것.