rpart

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에 method = "glm"을 사용하여 분류 모델을 작성하려고합니다. 내가 method = "rpart"를 사용하면 그것을 잘 작동하지만 method = "glm"로 전환 할 때 그것은 나에게 내가 cpGrid = data.frame(.0001) 를 사용하여 시도 튜닝 파라미터 그리드 열 매개 변수 이 있어야합니다라는 오류를 제공합니다 도 cpGrid

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여러 수준의 범주 형 변수를 두 그룹으로 묶는 방법이있는 의사 결정 트리 알고리즘

대출 채무 불이행 고객 데이터가있는 파일이 있습니다. 이 파일에는 많은 변수가 있습니다. 그러한 변수 중 하나는 "customer.employername"입니다. 이 변수에는 고객의 고용주 이름에 대해 약 1000 개 이상의 고유 한 값이 있습니다. 이 변수를 누가 불량 여부 또는 불이행자가 될지 예측하고 싶은 로지스틱 회귀 모델에서이 변수를 사용하고 싶지

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Rplot 차트의 과학 표기법을 제거하는 방법

결정 흐름 Rplot 차트를 유도하기 위해이 R 스크립트를 개발했지만 과학 표기법 대신 숫자 값을 표시 할 수 없습니다. 어제 작업량의 절반을 stackoverflow에서 찾은 예제를 따라 숫자로 만들려고했지만, 지금까지 아무런 운이 없었습니다. 자세한 내용은 코드 및 스크린 샷을 참조하십시오. #automatically convert columns wit

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rpart 복잡도 매개 변수를 계산하는 방법은 무엇입니까?

rpart 복잡도 매개 변수 (cp)는 어떻게 계산됩니까? 예를 들어 나는이 모델에 맞는 : library(mlbench) library(rpart) data("Ozone") Ozone <- na.omit(Ozone) tree <- rpart(V4~.,data=Ozone,minsplit=2,cp=0,maxdepth=2) summary(tree)

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RPART 형식 매트릭스에 대한 예측 출력을 설명합니다.

아래의 분류 트리에 대해 R (v 3.4.0)의 예측 함수를 사용하면 10 개의 열이 출력됩니다. [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] 1 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102 5 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102 9 3

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rpart : 교육 자료 필요 여부

일부 기본 사항을 이해하는 데 문제가 있으므로 회귀 트리가 붙어 있습니다. 내가 측정 한 나무 성장 인자에 대한 환경 변수의 영향을 확인하기 위해 rpart의 분류 트리를 사용합니다. 길게만 짧게 : 교육 및 테스트 데이터로 데이터를 분할하고 언제 필요할 수 있습니까? 내 검색을 통해 검색을 수행하지 않거나 수행하지만 내 스토리를 찾을 수 없습니다. 가지

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rpart의 결과가 루트이지만 데이터에 정보가 표시됩니다.

이벤트 속도가 3 % 미만인 데이터 집합이 있습니다 (즉, 클래스 1에 약 700 개의 레코드가 있고 클래스 0에 27000 개의 레코드가 있음). ID V1 V2 V3 V5 V6 Target SDataID3 161 ONE 1 FOUR 0 0 SDataID4 11 TWO 2 THREE 2 1 SDataID5 32 TWO 2 FOUR 2 0

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rpart에 가중치를 적용하는 방법은 무엇입니까?

나는 Kaggle 연습 대회의 집들에이 데이터를 가지고 있으며 rpart를 사용하여 판매 가격을 예측하는 간단한 첫 번째 모델을 훈련하고 있습니다. 판매 조건이 비정상 인 판매 또는 선급금을 모델에서 정확하게 식별하지 못합니다. 따라서 모델에서 간과되는이 변수의 중요성을 높이고 싶습니다. "weights"매개 변수를 사용하여이 작업을 수행한다고 가정하지만이

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rpart를 사용하여 비정상적인 의사 결정 트리 출력 (다중 클래스)을 해석하는 방법

rpart 패키지를 사용하여 의사 결정 트리를 플롯하려하고 실제로 해당 출력과 혼동합니다. 3 노드에서 농업과 채광 클래스는 도시에서 어떻게 생산 될 수 있는가? 나는 그것이 농업과 광업 대신 도시 농업이어야한다고 생각한다. 여기 df<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/tuyenhavan/Statistics/D

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train() 함수에 누락 된 값 오류 트리에 대한 캐럿

저는 R을 사용하여 새로운 의사 결정 트리를 작성하려고합니다. 나는 이미 ctree에 패키지 파티를 사용했고 rpart에는 rpart를 사용했다. 그러나 모델에 대해 교차 유효성 검사를 수행해야하므로, train() 함수와 원하는 메서드를 사용하여 캐럿 패키지를 사용하기 시작합니다. library(caret) cvCtrl <- trainControl(me