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使用tune和rpart的分类树
我正在尝试使用rpart函数和e1071包中的tune函数构造单个树，以便使用我自己的验证集 . 但是，我无法构建分类树（我得到的只是一个回归树） 以下是此问题的示例代码： library("e1071") library(rpart) library(MASS) data("Boston") set.seed(7) ss <- sample(1:3... -
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在R中使用rpart函数时，在ExtractVars中获取无效的模型公式
数据集可以从http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/下载 出现以下错误： formula(formula, data = data) : invalid model formula in ExtractVars 使用以下代码： install.packages("rpart&quo... -
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使用rpart在回归树中搜索相应的节点
我对R很新，我遇到了一个非常愚蠢的问题 . 我正在使用 rpart 包校准回归树，以便进行一些分类和一些预测 . 由于R，校准部件易于操作且易于控制 . #the package rpart is needed library(rpart) # Loading of a big data file used for calibration my_data <- read.csv("... -
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“rpart”对象错误的预测无效
我正在使用确切的代码进行此CRAN文档（https://cran.r-project.org/web/packages/FSelector/FSelector.pdf）第4页的最佳首次搜索，该文档使用了虹膜数据集 . 它在虹膜数据集上运行得很好，但不适用于我的ndata . 我的数据有37个预测变量（数字和分类），第38列是类预测 . 我收到错误： Error in predict.rpart(t... -
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使用插入包应用k折交叉验证模型
首先我要说的是，我已经阅读了许多关于交叉验证的帖子，似乎有很多混乱 . 我的理解就是这样： 执行k倍交叉验证，即10倍，以了解10倍的平均误差 . 如果可以接受，则在完整数据集上训练模型 . 我正在尝试使用R中的 rpart 构建决策树并利用 caret 包 . 以下是我正在使用的代码 . # load libraries library(caret) library(rpart) ... -
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如何在r中的rpart（）中关闭k折叠交叉验证
我有比特币时间序列，我使用11个技术指标作为功能，我想为数据拟合回归树 . 据我所知，r中有2个函数可以创建回归树，即rpart（）和tree（），但这两个函数似乎都不合适 . rpart（）使用k-fold交叉验证来验证最优成本复杂度参数cp，并且在tree（）中，不可能指定cp的值 . 我知道cv.tree（）通过交叉验证查找cp的最佳值，但cv.tee（）再次使用k-fold交叉验证 . ... -
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获取rpart模型节点的id /名称
如何获取 rpart 型号的终端节点的ID（或名称）？ predict.rpart 只能为分类树返回预测的类（数字或因子）或类概率或某种组合（使用 type="matrix" ） . 我想做的事情如下： fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis) plot(fit) # there are... -
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更多地控制R中的回归树
我想要比R包rpart允许的更多地控制我的回归树 . 有谁知道R中是否有一个包允许我指定以下内容： 每个节点允许的分割数（到目前为止，我似乎只有2个分割） 发球台的最大深度 前n个分裂 叶子必须具有的最小数量（与观察相反）才能成为进一步分割的候选者 . -
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如何计算导致rpart对象中每个叶子的特征数量？
给定一个 rpart 对象，我希望能够在到达每个叶子之前提取使用了多少个特征 . 换句话说，我想知道在为每个叶子做出分类决策时使用了多少条信息 . 例如，这是一个应用于 titanic 数据集的 rpart 对象： library(titanic) library(rpart) titanic.rpart <- rpart::rpart(survived ~., data = titani... -
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rpart公式参数用法：“在下标的作业中不允许使用NA”
在简单的线性回归中，有了数据框，我们可以用它来更简单地编写公式，例如： lm(my_dep_var ~ .-var1, data=my_df) 将返回带有变量的模型，除了 var1 作为我们模型中的独立变量 .但是，当我尝试在 rpart 函数中使用相同的公式时，它似乎有一个错误： > tree1 <- rpart(Reverse ~ .-Circuit, data=train[a]... -
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如何使用rpart获得百分比
所以我正在开发一个带有决策树的项目，我需要知道如何获得每个节点的百分比 . 这是我的近似代码： fit <- rpart(Y ~ a + b + c, method = "class", data = example, control = rpart.control(minsplit=5)) 我的主要问题是如何从rpart输出获得示例中每个行的百分比估计 . 我看了下面... -
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r中的R：公式中的变量
我在文本数据上使用决策树，并且我将n个最常用的术语存储在变量中，并尝试在 rpart 函数的公式中使用此变量 . 但是，我得到的错误如下： Error in model.frame.default(formula = class ~ x, data = dtm.df, na.action = function (x): variable lengths differ (found for 'x')... -
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从rpart获得“可变重要性”
我正在使用rpart执行树分析，我需要访问“变量重要性”的值，如打印rpart对象时所示 . 有没有办法做到这一点？ 谢谢！ -
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rpart在基于回归树的模型中进行有序分区
我正在使用 rpart 来使用月度天气数据来拟合回归模型 . 我想按顺序分区：首先是1月，然后是2月，依此类推 . 有没有办法设置变量的顺序？ 添加一个例子：我希望树的节点有序 . set.seed(1) jan<-sample(size=30,1:150) feb<-sample(size=30,1:200) mar<-sample(size=30,1:150) yield&l...