如何通过使用tidymodel的knn模型获得具有多个结果的预测？
使用tidymodels中的knn模型可以通过以下步骤获得具有多个结果的预测：
- 首先，确保已经安装了tidymodels包，并加载它：
install.packages("tidymodels")
library(tidymodels)- 准备数据集，将数据集分为训练集和测试集：
data(iris)
set.seed(123)
train_indices <- sample(1:nrow(iris), 0.7 * nrow(iris))
train_data <- iris[train_indices, ]
test_data <- iris[-train_indices, ]- 创建knn模型，并设置需要预测的结果个数：
knn_model <- nearest_neighbor(weight_func = "rectangular", neighbors = 3) %>%
set_engine("kknn") %>%
set_mode("regression")- 创建预处理流水线，包括数据预处理和模型训练：
preprocess_pipeline <- recipe(Sepal.Length ~ ., data = train_data) %>%
step_normalize(all_predictors()) %>%
step_dummy(all_nominal()) %>%
prep()
trained_model <- workflow() %>%
add_recipe(preprocess_pipeline) %>%
add_model(knn_model) %>%
fit(data = train_data)- 使用训练好的模型进行预测，并指定需要的结果个数：
predictions <- predict(trained_model, new_data = test_data, type = "prob", neighbors = 3)在这个例子中，我们使用了knn模型进行回归预测，并设置了neighbors参数为3，表示需要返回3个最近邻的结果。你可以根据具体需求调整neighbors参数的值。
这是一个简单的使用tidymodels中knn模型获得具有多个结果的预测的示例。tidymodels提供了丰富的功能和工具，可以帮助你进行机器学习建模和预测分析。如果你想了解更多关于tidymodels的信息，可以访问腾讯云的tidymodels产品介绍页面：tidymodels产品介绍。
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