《表3 三种模型的训练集混淆矩阵》

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《基于练习数据的管制席健康状态聚类分析及预测》

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在R Studio上编写脚本文件，生成预测值和实际值之间的混淆矩阵，见表3和4。通过统计计算，三种模型的预测准确率见表5。计算结果显示，svm、random Forest、nnet三种模型的训练集准确率依次为0.95、1、1，表明支持向量机的训练集拟合度不如随机森林和神经网络，神经网络明显过度学习；而3种模型的测试集准确率均为0.91，表明3种模型的测试误差相同；整体而言，随机森林的预测性能较好。