UCI Machine Learning Repository の Wine Quality のデータの分析7 - kknnパッケージで、k-Nearest-Neighborsで分類
www.crosshyou.info の続きです。前回はglmnetパッケージでLASSO回帰で分類してみました。lm()関数によるOLSでの推計では53.9%、cv.glmnet()関数によるLASSOでの推計では54.7%と線形モデルではこれ以上の正解率の向上は見込めそうにないので、今回は線形モデルではなくて、k-Nearest-Neighborsで予測してみたいと思います…
