2017-03-03 63 views
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我使用R中的tm包創建文本文檔的語料庫,我想創建一個用於分類的rpart決策樹。然而,我在互聯網上找不到任何關於rpart使用文本數據的例子。它甚至有可能或者我可以使用其他軟件包嗎?在R中使用tm和rpart:文本數據的決策樹?

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你在哪裏看?應該有[幾個例子](https://www.google.com/search?q=「DocumentTermMatrix」+「rpart」) – lukeA

回答

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這裏有一個首發:

library(tm) 
library(rpart) 
docs <- c(txt1="Hello world", txt2="lorem ipsum") 
dtm <- DocumentTermMatrix(Corpus(VectorSource(docs)), control = list(weight = weightBin)) 
m <- as.matrix(dtm) 
train <- as.data.frame(m) 
train$Docs <- factor(rownames(m), labels=names(docs)) 
fit <- rpart(Docs~.,data=train, control = rpart.control(minsplit=1)) 
test <- data.frame(hello=c(1,0),world=c(0,0),ipsum=c(0,1),lorem=c(0,0), row.names=letters[1:2]) 
predict(fit, newdata=test, type="class") 
# a b 
# txt1 txt2 
# Levels: txt1 txt2 
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你需要在'train $ Docs < - factor(rownames(m) ,標籤=名稱(文檔))'(特別是標籤部分),如果你有一個大的語料庫和一個單獨的'類'變量,說明文檔屬於哪個類(例如類a,b,c)。我嘗試過'labels = class',但它說'重複的因素水平已被棄用' – vdvaxel

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獨特的類沒有重複。 – lukeA