rpart

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我在使用rpart在R內運行一個簡單的決策樹時遇到了一些問題。由於機密性，我無法發佈我的實際數據，但這裏是結構。因爲我今天拿到了我的錫紙帽子，所以我已經填補了一大堆。我已經運行的最基本的模型來預測基於MIX_BEFORE和生命階段MIX，我沒有得到一棵樹出來的結束。我試過使用rpart.control並指定minsplit，它沒有區別。即使當我在幾個變量添加我還沒有得到一棵樹：然而...第

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如何刪除Rplot圖表的科學記數法

我開發了這個R-腳本來驅動決策流Rplot圖表，但我無法讓它顯示數值而不是科學記數法。我昨天花了一半的工作時間，試圖通過以下在stackoverflow上找到的示例使其成爲數字，但到目前爲止沒有運氣。詳情請參閱代碼和屏幕截圖。 #automatically convert columns with few unique values to factors convertCol2factors<-

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如何計算rpart複雜度參數？

如何計算rpart複雜性參數（cp）？比如我適合這個模型： library(mlbench) library(rpart) data("Ozone") Ozone <- na.omit(Ozone) tree <- rpart(V4~.,data=Ozone,minsplit=2,cp=0,maxdepth=2) summary(tree) 我得到這個作爲summary(tre

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如何在rpart中應用權重？

我有關於Kaggle練習比賽的房屋數據，我正在使用rpart來訓練一個簡單的第一個模型來預測銷售價格。該模型未正確識別銷售情況異常或首付的銷售。因此，我想提高這個變量的重要性，這在模型中顯然被忽略了。我假設這是通過使用「權重」參數，但如何使用此參數？我怎樣才能確定哪些變量需要更高的權重？

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在R中使用tm和rpart：文本數據的決策樹？

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？

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R中的rpart：公式中的變量

我在文本數據上使用了一個決策樹，並將n個最頻繁的項存儲在一個變量中，我嘗試在rpart函數的公式中使用此變量。但是，我得到的錯誤是： Error in model.frame.default(formula = class ~ x, data = dtm.df, na.action = function (x): variable lengths differ (found for 'x') x

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火車（）函數中缺少值錯誤樹木的插入符號

我是新來的使用R，我試圖建立一個決策樹。我已經使用ctree和rpart for rpart的包裝派對。但是，因爲我需要爲我的模型進行交叉驗證，所以我開始使用插入符號包，因爲我可以通過使用函數train（）和我想要使用的方法來實現。 library(caret) cvCtrl <- trainControl(method = "repeatedcv", repeats = 2,

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如何獲得RPART中決策樹的一個終端節點中的數據

假設我有一個從rpart開始的決策樹，如何在不寫所有條件的情況下獲得一個節點中的所有數據點？例如，如何在節點3中獲得17個數據點，而無需在所有分割中寫入其他數據點？ library(rpart) library(partykit) fit=rpart(factor(am)~.,mtcars,control=rpart.control(minsplit = 2),cp=0) plot(as.

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如何使用rpart.plot在每個節點中獲取條件着色陰影？

我正在使用下面的代碼，並且在輸出中，我在每個節點中獲得了一個很好的條件着色，具體取決於目標變量的年齡（Y/N）。 Y的百分比越高，綠色的陰影越深，N的年齡越高，紅色的陰影越深。 rpart.plot(Rpart_temp, type = 4 , extra =104, digits = 2, cex=1) 現在我正在使用一臺新機器，我所得到的只是一個黑色和白色的陰謀。即使我添加rpart.pl

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一種決策樹算法，用於將分類變量的許多級別分爲兩組

我有一個文件，其中包含有關客戶違約貸款的數據或不是。這個文件中有很多變量。一個這樣的變量是「customer.employername」。這個變量有大約1000多個客戶的僱主名稱的唯一值。我想在邏輯迴歸模型中使用這個變量，我想要預測誰是違約者或非違約者，但由於該變量具有如此多的分類值，因此很難爲這些級別中的每個級別創建虛擬變量。爲此，我想在R中提出一個決策樹算法，在該算法中，我可以將此「custo