rpart

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當我創建一個在節點上使用截止日期的rpart樹時，我使用的打印方法（rpart.plot和fancyRpartPlot）以科學記數法打印日期，這很難解釋結果。下面是fancyRpartPlot：有沒有一種方法來打印這棵樹更可解釋的日期值？這棵樹的情節是毫無意義的，因爲所有這些日期看起來都一樣。這裏是我創建的樹和繪圖兩種方式代碼： library(rpart) ; library(rpart.p

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如何從rpart printcp函數獲取根節點錯誤值？

從rpart包中，可以得到以下來自printcp功能的輸出。但是如何提取根節點的錯誤值呢？ Classification tree: rpart(formula = survived ~ ., data = ptitanic, control = rpart.control(cp = 1e-04)) #Variables actually used in tree construction:

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rpart在嘗試創建分類樹時未運行

在我的數據集上使用以下內容時，出現錯誤消息。 rpmodel <- train(Class~.,train, method = "rpart", prox = TRUE) Something is wrong; all the Accuracy metric values are missing: Accuracy Kappa Min. : NA Min. : NA 1st

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ř插入符包（rpart包）

我使用rpart包庫 dt <- rpart(formula, method="class", data=full.df.allAttr.train); Error in model.frame.default(formula = formula, data = full.df.allAttr.train, : object is not a matrix 時得到以下錯誤，當我轉

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使用插入符號包應用k-fold交叉驗證模型

讓我首先說我已經閱讀了很多有關交叉驗證的文章，看起來有很多困惑。我的理解僅僅是這樣的：進行k倍交叉驗證，即10倍，以瞭解10倍的平均誤差。如果可以接受，則在整個數據集上訓練模型。我正在嘗試使用R中的rpart構建決策樹並利用caret包。以下是我正在使用的代碼。 # load libraries library(caret) library(rpart) # define train

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修剪rpart樹

我正在嘗試使用r中的rpart包創建決策樹。爲了達到樹的最佳深度，我使用plotcp函數。當我使用printcp分析交叉驗證的結果，其他的細節中，我得到以下信息： Root node error: 3599.8/14399 = 0.25 我的課是不平衡的（1-75級％，2-25級％）。那麼rpart似乎在做的是使用0.5的默認閾值。而且由於沒有一個節點對C2類的概率> 0.5，它們都被歸類爲C1。

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重複行如何影響決策樹？

我正在使用Rpart {}爲分類變量構建決策樹，我想知道是否應該使用完整數據集中的唯一行集。

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如何在rpart中的樹中設置最小深度？/Rpart樹只使用一個觀察

我正在開發一個項目，我需要根據已導入到R的數據集製作決策樹。該數據集包含155個觀察值和24個屬性+類。我使用rpart軟件包創建了一棵樹。然而，樹出來非常簡單，只有一個分裂（像倒V）。我嘗試了各種rpart.control組合，但沒有任何工作。我懷疑我的樹只使用了一個觀察點，這就是爲什麼樹很簡單的原因。任何想法如何解決它，將不勝感激:)這是我的代碼： tree_01<-rpart(data=tr

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「rpart」對象的預測無效錯誤

我正在使用此CRAN文檔（https://cran.r-project.org/web/packages/FSelector/FSelector.pdf）的第4頁中使用虹膜數據集的最佳第一次搜索的確切代碼。它在虹膜數據集上工作得很好，但對我的數據無效。我的數據有37個預測變量（包括數字和分類），第38列是類別預測。，我發現了錯誤： Error in predict.rpart(tree, tes

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我如何通過在r中使用rpart來生成一棵樹

我是R和rpart的新手。我不知道爲什麼我可以做樹。這裏是我的代碼，並導致 library(rpart) library(partykit) onp.tr <- rpart(rshares~., reonp) onp.tr > onp.tr n= 39644 node), split, n, loss, yval, (yprob) * denotes terminal