Ensemble 2 : Boosting

jesy0412·2021년 7월 16일
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iris$Species <- as.character(iris$Species)
iris$Species[iris$Species !="setosa"] <- "non setosa"
iris$Species <- as.factor(iris$Species)
library(adabag)
iris.ada <- boosting(Species~., data = iris, boos = TRUE, mfinal = 10)
iris.ada$importance
iris.ada$trees
library(caret)
tmp = sample(1:150,120)
iris_tr = iris[tmp,]
iris_test = iris[-tmp,]
adaboost_pred = predict(iris.ada, iris_test)
adaboost_pred$confusion

Adaboost algorithm에서의 tree 사이즈는 큰 관계가 없지만, 150 size의 tree 사이즈를 설정하여 구하였다.

수행한 test 결과는, accuracy = 1.0, error rate = 0이다.

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