rpart

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    R中決策樹的參數

    下面是決策樹輸出的一部分。想知道什麼是「利用yval」表示 node), split, n, deviance, yval * denotes terminal node 1) root 49381 732368600 38.23232 2) t1=NEG 7948 126010000 -22.73415 4) m1=A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L
    r rpart 2013-10-29

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    rpart模型崩潰爲零插入的光標

    我正在使用rpart在插入程序包內使用oneSE選項對選擇函數執行迴歸樹分析。當我這樣做時，我最終會得到一個零分模型。這表明沒有任何模式比任何模式都好。這是否應該發生？ 下面是一個例子： # set training controls tc <- trainControl("repeatedcv", repeats=100, selectionFunction="oneSE", num=10)
    r r-caret rpart cart-analysis 2013-10-30

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    解釋r輸出RPART分類樹替代拆分

    Surrogate splits: ## bmi < 21.51 to the right, agree=0.858, adj=0.632, (0 split) 據我所知，這種分裂發送例基於的< 21.51的BMI值的右子節點和具有類似的分裂到主變量（同意= 0.858）和結節雜質體積減少（adj = 0.632）。 我不明白輸出的（0分割）部分？ 另外，如果協議的值爲1，這是否可
    r machine-learning classification decision-tree rpart 2013-04-16

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    文本rpart決策樹模型 - 如何抑制每個拆分節點上的長列表值

    我創建了一個包含所有分類變量的決策樹模型。其中一些分類變量有超過100個可能的值。 這是我的代碼： model = rpart(score ~., data = dataset); plot(model) text(model) 的問題是，text(model)註釋與值的相應分類變量的長列表的每個分割節點。這些價值觀被擠入對方，很難看。我正在尋找text(model)的選項來僅顯示變量名稱
    r plot tree r-factor rpart 2013-08-06

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    有人可以解釋我ID3和CART算法之間的區別嗎？

    我必須使用R軟件和rpart軟件包創建決策樹。 在我的論文中，我應該首先定義ID3算法，然後實現各種決策樹。 我發現rpart軟件包不支持ID3算法。它使用CART算法。我想了解其中的差異，也許可以解釋我的論文中的差異，但是我沒有找到任何比較雙方的文獻。 你能幫我嗎？你是否知道兩篇文章都有比較的論文，或者你能否向我解釋這種差異？
    r decision-tree rpart cart-analysis 2013-11-20

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    mvpart vs rpart中的分割規則

    我想根據幾個變量來製作分類樹來預測1種鳥類的存在與否。我知道rpart處理單變量分區，mvpart處理多變量分區，但是我想使用mvpart作爲我的單變量樹，因爲它的輸出更加靈活。有誰知道我不應該這樣做的原因？分歧與mvpart在相同確切的輸入上會有所不同嗎？
    r rpart cart-analysis 2013-05-07

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    R：繪製決策樹標籤離開文本切斷

    （我還在學習如何處理圖像和R圖像，這是有點rpart package: Save Decision Tree to PNG延續的） 我試圖挽救決策樹陰謀使用PNG格式，而不是提供的後記。我的代碼如下所示： png("tree.png", width=1000, height=800, antialias="cleartype") plot(fit, uniform=TRUE, main
    r plot rpart 2013-05-07

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    rpart - 無限循環

    我試圖用rpart對具有16個變量和420個觀測值的數據集進行分類（數據集是http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Arrhythmia數據集的一個子集;我只選擇了某些變量並排除了缺失的觀測值）。 我跑的代碼如下，問題是，它似乎被卡在一個無限循環： library(rpart) newdata_frame <- data.frame(newdata) tr
    r classification rpart 2013-06-27

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    如何製作這樣的迴歸樹？

    我想做一個迴歸樹，就像圖片中的迴歸樹。樹是在立體派中完成的，但我沒有那個程序。我確實使用R和Python。它似乎不同於R軟件包或樹，因爲終端節點是線性公式，而不僅僅是平均值。有沒有什麼辦法可以使用R或其他免費軟件來做到這一點？ 在圖中，NDVI，B1，B2等是變量。圖像來自this website。
    r tree regression rpart 2013-07-04

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    獲取rpart模型節點的ID /名稱

    如何獲取每行的終端節點rpart模型的ID（或名稱）？ predict.rpart只能返回預測類別（數量或因子）或類別概率或某種組合（使用type="matrix"）作爲分類樹。 我想這樣做： fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis) plot(fit) # there are 5 terminal nodes
    r rpart 2013-07-11
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