rpert를 사용하여 선택 기능에 oneSE 옵션을 사용하여 캐럿 패키지 내에서 회귀 분석을 실행합니다. 내가 할 때, 나는 종종 분할이없는 모델로 끝납니다. 어떤 모델도 어떤 모델보다 우수 할 것 같지 않습니다. 이 일이 일어나야합니까? 난 그냥 직접에서 모델을 실행하는 경우, Variables actually used in tree constructio
모든 범주 형 변수를 사용하여 의사 결정 트리 모델을 만듭니다. 이러한 범주 형 변수 중 일부는 100 개가 넘는 값을 가질 수 있습니다. model = rpart(score ~., data = dataset);
plot(model)
text(model)
text(model) 문제는이 대응하는 범주 형 변수에 대한 값의 긴 목록과 각 노드를 분할 주
제 데이터 세트에서와 같이, Leakage는 두 개의 값 1,0을가집니다. 1이 300 행 정도이고 569378 행에 1이 추가되었습니다. 이것은 rpart 결과에 방금 1 개의 루트가있는 이유입니다. 어떻게 해결할 수 있습니까? fm.pipe<-Leakage~PipeAge +PipePressure
> printcp(CART.fit)
Regressi
R 소프트웨어와 rpart 패키지로 의사 결정 트리를 만들어야합니다. 제 논문에서 ID3 알고리즘을 먼저 정의하고 다양한 의사 결정 트리를 구현해야합니다. rpart 패키지가 ID3 알고리즘과 작동하지 않는다는 것을 알게되었습니다. 그것은 CART 알고리즘을 사용합니다. 차이점을 이해하고 제 논문의 차이점을 설명하고 싶습니다. 그러나 양면을 비교 한 문헌을
몇 가지 변수를 기반으로 1 마리의 조류 종의 존재 여부를 예측하는 분류 트리를 만들고 싶습니다. rpart가 단일 변수 파티셔닝을 처리하고 mvpart가 다중 변수 파티셔닝을 처리하지만,보다 유연한 출력 때문에 mvpart를 하나의 변수 트리에 사용하고 싶습니다. 아무도 내가 이것을해서는 안되는 이유를 알고 있습니까? 분할이 똑같은 입력으로 rpart와
잘라 잎 (나는 아직도 R의 이미지를 처리하는 방법을 배우고, 이것은 rpart package: Save Decision Tree to PNG의 연속의 일종이다) 난에서 의사 결정 트리 플롯을 저장하기 위해 노력하고있어 PNG 형식의 rpart를 제공합니다. 내 코드는 다음과 같습니다. png("tree.png", width=1000, height=800,
16 개의 변수와 420 개의 데이터 세트로 rpart를 사용하여 분류를 수행하려고합니다 (데이터 세트는 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Arrhythmia 데이터 세트의 하위 집합이며 특정 변수 만 선택하고 누락 된 관측 값 제외). 따라서 나는 많은 생각을하지 않아도, library(rpart)
newdata_fr
rpart fucntion을 사용하여 컷 포인트를 찾고 내 응답 변수가 바이너리입니다. anova 메소드를 사용하면 클래스 세트가 분리되고, 클래스 메소드를 사용하면 아무것도 얻을 수 없습니다. 아무도 나에게 이유는 무엇이며 왜 anova에 의한 분리가 여전히 이진 변수에 대한 좋은 선택인지 아닌지 말할 수 있습니까? 감사합니다. .
과제에서 CART 모델에 대해 교차 검증을 수행해야합니다. 나는 cvTools에서 cvFit 함수를 사용하여 시도했지만 이상한 오류 메시지가 나타납니다. 여기에 최소한의 예는 다음과 같습니다는 library(rpart)
library(cvTools)
data(iris)
cvFit(rpart(formula=Species~., data=iris))
제