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'rpart'函数如何交叉验证(xstd的计算)?
我试图用RStudio理解和解释rpart :: rpart的一些值。我正在研究“ spambase”(二进制分类器)。 我对 -
R中的integer64-有趣的格式和rpart交互
我附加了以下文件<a href="https://drive.google.com/open?id=1RAcPiYmEUbfjK7zYBLQLsAG4tAmmfaO0" rel="nofollow noreferrer">rds_file</ -
显示标签而不是rpart.plot中的变量名?
我已经绘制了一棵树,理想情况下,我希望该树显示变量的所有标签。例如,显示“花费的时间”(我 -
错误[[.default`(data,,pos):下标超出范围,使用R
我用这个把我的头撞在墙上。我已经从决策树进行了预测,预测变量和预测数据集中的预测变量都完全 -
复杂性参数的Rpart vs Caret交叉验证
我对Rpart和Caret(使用Rpart)之间的区别有一些疑问: <ol> <li> 使用Rpart拟合决策树时,调用dt $ cptabl -
R中rpart函数的拆分准则是什么?
训练rpart模型进行二进制分类时使用的拆分标准是什么?在哪里使用了所有可调超参数?换句话说,rpart -
错误:矩阵的行数必须匹配(R中的rpart)
我正在尝试使用rpart软件包来预测学生的分数。 <pre><code>c.tree <- rpart(level.up ~ post.test.score + av.assignm -
使用rpart()和post(),决策树仅显示2个类别,而不显示6个类别
我使用了两个变量LAST_ACT_MATH_SCORE和LAST_SATI_MATH_SCORE来预测学生的分组。 <a href="https://i.stack.imgur.com/Dj7vZ.pn -
如何强制rpart函数在树结构中使用特定变量?
我很难理解如何强制rpart函数在构造回归树时使用特定变量。 例如,考虑以下情况,其中我正在使 -
如何使用rpart检索用户定义的拆分函数中的当前叶子数(或其他有关树结构的信息)?
我需要使用rpart包编写我的自定义拆分功能,并且找到了基本的官方指南: <a href="https://cran.r-proje -
插入符决策树绘图结果
我正在基于<a href="https://www.kaggle.com/ronitf/heart-disease-uci" rel="nofollow noreferrer">Kaggle</a>的心脏病数据训练决 -
混淆矩阵错误:错误:“数据”和“参考”应该是具有相同水平的因子
编辑后的问题: 我有一个699行的数据集,在我正在研究的练习中,要求它生成300个观察值的训练 -
-train中的错误:一元运算符的参数无效
我正在使用R Studio并尝试编织文件。下面的代码块将作为块运行,但是当我尝试编织文件时会抛出错误。 -
Rpart(CART的实现)返回的拆分不会最小化SSE
我正在使用rpart探索递归分区。据我从文档中了解,rpart(CART的实现)应选择一个拆分变量和拆分点,以 -
无法在predict.rpart中设置type =“ class”
我正在尝试对数据集使用决策树分类,该数据集包含2个特征和1个因变量,如下所示: 购买的年龄工资 -
共享决策树
我正在实现一个回归树,并在使用data.frame(从示例中减少)和最后24个变量(FAL〜总资产+基础材料....) -
Rpart公式不计算变量
我拥有来自机器学习存储库<a href="http://mlr.cs.umass.edu/ml/datasets/Adult" rel="nofollow noreferrer">http://mlr.cs.umass.edu -
决策树节点标签Rpart和fancyRPartPlot
我正在R中创建一个决策树,其中包含约50个分类变量和连续变量。我想要一种以更好的格式显示使用Rpart -
自定义Rpart在递归过程中访问每个节点上的数据子集...不是在树构建之后
我正在探索在Rpart中编写一个自定义拆分功能,我需要访问该拆分功能内给定节点上正在评估的数据的全 -
rpar错误“下标分配中不允许使用NA:”
我正在使用公式运行回归树 <code>model <- rpart(ttl_pl ~ . - var1 - var2 - var3 - var4 - var5 - var6, data = clv_1st, method -
使用qunateda包Rpart在R中进行文本挖掘
我刚加入stackoverflow来找到此错误的解决方案。运行以下代码后,R引发错误(请参见下文)。请帮我如何 -
Rpart:重要变量与用于拆分的变量
我在R中使用rpart在数据上构建决策树。当我看到变量重要性列表时,我看到了一些真正重要的变量(按 -
带有决策树的rpart的R中的ROC曲线
在为由rpart软件包创建的决策树创建ROC曲线时遇到问题。 我的目标是预测“ y”银行营销活动的成功。最 -
在R中使用predict()知道newdata参数中的一些但不是全部预测变量值
我正在使用R中的<code>caret</code>包来拟合模型,其中使用了具有100多个预测变量的训练数据。然后,我尝 -
您可以手动更改rpart对象规则吗?
我正在使用rpart创建决策树以预测医疗结果。出于临床考虑和现有文献的考虑,我通过对数据集进行子集 -
具有相同控制参数的同一数据集上tree()和rpart()的结果不同
美好的一天, 我想了解R中tree()和rpart()生成的树模型之间的区别。 我已尽力在每个函数 -
我们可以使用as.factor转换具有多个级别的决策树分类变量,还是需要使用model.matrix?
我正在尝试在R中建立一个既包含分类变量又包含数字变量的决策树模型。一些分类变量具有3个级别,因 -
运行rpart后图形看起来不正确
此代码的目标是运行rpart来创建模型以预测质量/葡萄酒质量。然后,我尝试通过验证模型来绘制样本中 -
如何使用带有3个分类的响应变量的rpart从模型绘制ROC曲线?
我正在尝试使用在修剪rpart model()之后创建的模型来创建ROC图表。我正在使用的响应变量具有3个类, -
R的ROC曲线,带有rpart的生存树
为rpart软件包创建的生存树创建ROC曲线时遇到问题。我的目标是通过ROC曲线下的曲线下面积(AUC)评估生