rpart

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我正在嘗試使用MLR軟件包來調整使用rpart軟件包構建的決策樹的超參數。即使我可以調整決策樹的基本參數（例如minsplit,maxdepth等），我也無法正確設置參數param的值。具體來說，我想在網格搜索中嘗試不同的priors。在這裏，我寫的代碼（dat是我使用的數據幀，並target是我的類變量）： # Create a task dat.task = makeClassifTask

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rpart：是否需要訓練數據

我有一些問題需要了解一些基礎知識，所以我被卡住了迴歸樹。我使用rpart的分類樹來檢查環境參數對我測量的樹木生長因子的影響。長話短說：將數據分解爲訓練和測試數據以及（何時）需要它的目的是什麼？我的搜索顯示了他們不做或不做的例子，但我找不到背景故事。這只是爲了驗證修剪嗎？謝謝！

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如何訪問分類決策樹結果和混淆矩陣結果？

這是一般的虹膜建模代碼和結果： This is the general iris modeling code and result: > library(party) > library(rpart) > library(tree) > library(caret) > train = sample(1:nrow(iris),nrow(iris)

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加載rpart.plot後使用prp

我是一個新的R用戶，我的最終目標是使用prp。我已經使用下面的代碼來安裝rpart.plot。我需要對我的代碼進行哪些更改才能使用prp？ install.packages("rpart.plot", lib = "C:\\Users\\Desktop\\rpart.plot_2.1.2") ?prp output: No documentation for ‘prp’ in specifi

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如何解釋使用軟件rpart

我試圖繪製使用rpart包，其輸出中真的很困惑決策樹一個不尋常的決定樹輸出（多類）。值得注意的是，在第三節點，農業和採礦班怎麼能從城市生產？我覺得應該是農業和城市，而不是農業和採礦業。這裏是我的代碼 df<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/tuyenhavan/Statistics/Dataset/Landsat_Data.csv")

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結果：分類變量的節點中的小數點分割爲Rpart？

我得到這個從模型：在所述原始數據集，所述familygroup是分類變量，我必須根據不同的基團它重新編碼成1至5。現在結果顯示1.5？這是否意味着組1和組5的觀察結果？如果是，是否意味着該組不等於組1，而5是否轉向右邊節點（< 1.5）？或者節點純粹是一個1.5的數值？我有幾個節點有這些類型的結果。這是我使用的腳本： printcp（模型）＃顯示結果 rpart.plot（型號，類型= 3，

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如何在使用mlr和使用其他軟件包（如rpart和mboost中的R）時插入不同的結果

我正在使用mlr和其他軟件包進行生存分析。在mlr中，我使用了surv.rpart和surv.glmboost。我也使用原始軟件包rpart和mboost來做到這一點。我發現他們的結果是不同的。請看看下面的例子： > myData2 <- data.frame(DaySum=c(3,2,1,6,3,2,2,5,2,7,2), DaysDiff=c(24,4,5,12,3,31,

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「glm」與「rf」中的調整參數

我正在嘗試在train中使用method = "glm"建立分類模型。當我使用method = "rpart"它工作正常，但是當我切換到method = "glm"然後它給了我一個錯誤說調諧參數電網應該有列參數我嘗試使用 cpGrid = data.frame(.0001) 也 cpGrid = data.frame(expand.grid(.cp = seq(.0001, .09, .

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Rpart改進得分與信息增益

我最近一直在使用RPART並遇到了一個我不明白的計算。在處理信息增益時，如何計算「改善」或變量重要性（它們似乎與我的測試相同）。作爲一個虛擬的例子，我試着學習下表： happy,class yes,p no,n 用命令： fit <-rpart(class ~ happy,data=train,parms = list(split="information"),mins

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R-從特定分支中提取數據的決策樹

我想用rpart和partykit構建一個分類決策樹，並且我想知道這些包（或任何包，就此而言）中是否有任何函數允許我創建一個包含來自特定子樹或分支的數據的數據集？我知道我可以使用DT規則手動創建原始數據集的子集，但我試圖自動執行某個過程，並發現該功能將對我有很大的幫助。例子： library (rpart) library(partykit) data("Titanic", packag