rpart

    0熱度

    1回答

    Rpart：對預測變差的一般規則的敏感性

    我希望這不是太模糊，但我正在構建一個具有大類失衡（1％命中率）和一些不良預測因子的決策樹。 Rpart的默認設置甚至不會分裂樹，試圖改變靈敏度（cp）是這麼做的，但它似乎只是試圖隔離很小的實際命中率（50％）。 我很高興能夠在我的數據中找到更多的一般規則，將更大的組與更低的命中率（比如5％）隔離開來。它不需要比這更好。 低靈敏度和高分鐘似乎也沒有幫助。 我可以用R部分的設置來獲得這些通用規則以獲取
    r decision-tree rpart 2016-11-25

    2熱度

    1回答

    如何在RPART模型中獲得樹的深度？

    假設我用RPART構建了一個玩具樹模型，我怎樣才能得到樹的深度？ library(rpart) library(partykit) fit=rpart(factor(am)~.,mtcars,control=rpart.control(cp=0,minsplit = 1)) plot(as.party(fit)) 我知道怎麼算的葉子，二叉樹，我們可以近似用葉片數的深度，但它不是直接在樹的
    r tree rpart 2016-11-30

    0熱度

    1回答

    rpart包式參數用法：在簡單線性迴歸

    「NAS未在下標分配允許」，具有數據幀中，我們可以用它來寫式更容易，例如： lm(my_dep_var ~ .-var1, data=my_df) 將返回除var1之外的變量作爲我們模型中的獨立變量。 然而，當我嘗試使用相同的配方在rpart功能，它似乎有一個錯誤： > tree1 <- rpart(Reverse ~ .-Circuit, data=train[a], method="cla
    r rpart 2016-07-08

    1熱度

    1回答

    rpart.plot刪除科學計數法

    > fit <- rpart(price ~ carat + cut + clarity, diamonds_train, method = "anova") > rpart.plot(fit, type = 4, extra = 101) 我試過options(scipen=10)但它沒有工作。我怎樣才能刪除科學記數法？
    r rpart 2016-12-11

    0熱度

    1回答

    使用脫字符號方法rpart進行錯誤培訓R

    我在嘗試使用脫字符包來訓練數據集時遇到錯誤。錯誤如下...​​。我也有warnings()它們都是相同的，因爲我使用以下代碼爲tuneGrid創建對象... grid <- expand.grid(cp = seq(0, 0.05, 0.005))。此代碼創建了一個data.frame，其中有11行對應於我所擁有的11條警告。這裏是警告... In eval(expr, envir, enclos
    r r-caret rpart 2016-10-27

    0熱度

    1回答

    在R Studio中執行rpart

    我正在使用泰坦尼克號數據集。我試圖在CABIN欄中填寫空格。我從CABIN列值中提取了第一個字母，然後將它們放在CABIN_NEW列中。之後，我使用rpart進行預測，但每次運行下面的代碼時，R都需要很長時間（還沒完成一次，每次都必須終止）。 數據集有1309行，我正在使用的列在代碼中。我使用的系統是在4 GB內存，i5處理器和Window 7 combifit <- rpart(Cabin_Ne
    r analytics prediction rpart 2016-06-08

    0熱度

    1回答

    asRules（樹）R保存規則

    我有未來的麻煩： 我創建了基於軟件rpart庫R A決策樹，因爲我有一個變量的廣泛列表，規則和endeless列表。 通過使用來自撥浪鼓庫的asRules(tree)，結果比僅通過運行tree更好。 的問題是該組規則是長於從控制檯線printeables數，所以無法通過控制+ C複製它們，並且通過該結果保存到一個變量，例如： t <- asRules(tree) 我希望像 Rule numbe
    r decision-tree rules rpart rattle 2016-07-29

    1熱度

    1回答

    R對於預測和傾向的預測模型原因％

    對於R和機器學習來說非常新穎，但是我不得不基於許多變量e.e進行預測客戶流失的項目。服務時間長度，發出的信用票據數量，錯過交付的數量，價格上漲的數量等。 我使用rpart和randomforest，並獲得了每個客戶端的流失預測數據集。我能夠產生一個信心矩陣，看看哪些是重要的指標。但是，輸出的目的是作爲「風險」客戶名單發送給銷售團隊處理。 對此，真正重要的是追加信心/傾向/可能性來攪動，這樣我可以按
    r machine-learning random-forest prediction rpart 2016-09-21

    0熱度

    1回答

    我如何使用rpart創建一棵簡單的樹？

    我試圖用rpart在R中創建一個decisiontree。 #rm(list = ls()) cat("\014") library("rpart") #data mf <- factor(c("m","m","f","f","m","f","m")) heights <- c(180, 175 , 160, 166, 185, 170, 190) x = data.frame(cb
    r machine-learning tree rpart 2016-11-25

    1熱度

    1回答

    R：應用軟件rpart迴歸樹結果到其它數據

    施加RPART（）函數中的R數據集之後，使用： print(R_Part_Train_Output) 我已經結束了與這些結果： 1) root 3678351 1121767000 30.46863 2) Var1>=4.5 2889077 732026500 26.62383 4) Var2=E Europe,Eur Union,Irish Rep,Oth 1097632
    r tree rpart 2017-01-16
最新問題