rpart

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編集：これは、data.all.filteredデータ型と関係があります。フィルタリングされたデータ型は、のいずれかで正常に動作するdata.all.rawから作成されます。奇妙なことは...私は2つの異なるん方法を見つけることができないということです data.selectedFeatures <- sapply(data.train.raw, FUN = sf.getGoodFeatures

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R：式の変数

私はテキストデータの決定木を使用していますが、変数にn個の最も頻繁な項を格納しましたが、rpart関数の式でこの変数を使用しようとしました。 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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rpartを使って単純なツリーを作成するにはどうすればよいですか？

私はrpartとRでdecisiontreeを作成しようとしています。私は期待し #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 = da

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RPARTの意思決定ツリーの1つの端末ノードでデータを取得するには

意思決定ツリーがrpartであるとします。すべての条件を記述せずにノード内のすべてのデータポイントを取得するにはどうすればよいですか？たとえば、すべての分割にelseを書くのではなく、ノード3に17個のデータポイントを得るにはどうすればよいですか？ library(rpart) library(partykit) fit=rpart(factor(am)~.,mtcars,control=r

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RPARTモデルでツリーの深さを取得するにはどうすればよいですか？

RPARTを使用しておもちゃの木モデルを構築するとしたら、ツリーの深さをどのように取得できますか？私は葉をカウントする方法を知っている library(rpart) library(partykit) fit=rpart(factor(am)~.,mtcars,control=rpart.control(cp=0,minsplit = 1)) plot(as.party(fit)) は、

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分割分割エラー：分割が一致しないようにする

rpart機能の分割方法を「デフォルト」の「gini」から「情報」に変更したいと考えています。我々が持っているmethod引数の詳細に fit2 <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis, parms = list(prior = c(.65,.35), split = "information")) ：

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rpartから "Variable Importance"を取得する

rpartを使用してツリー解析を実行しています。rpartオブジェクトが印刷されるときに示されているように、「変数重要度」の値にアクセスする必要があります。これを行う方法はありますか？ありがとうございます！は、あなたが使用してRPARTオブジェクトから変数の重要度を抽出することができます： fit$variable.importance

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rpart.plot除外科学記法

> fit <- rpart(price ~ carat + cut + clarity, diamonds_train, method = "anova") > rpart.plot(fit, type = 4, extra = 101) 私はoptions(scipen=10)を試しましたが、うまくいかなかった。科学記法を削除するにはどうしたらいいですか？

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rpartは整数であり因子ではない？奥行きのないツリーを取得する

rpartを使ってR内で単純な決定木を実行する際にいくつか問題があります。機密性のために実際のデータを掲載することはできませんが、ここにその構造があります。私は今日、私の錫箔の帽子を持っているので、ちょっとした荷物を一掃しました。私はMIX_BEFOREやライフステージに基づいてMIXを予測するための最も基本的なモデルを実行したと私はそれの端からツリーを得ることはありません。私はrpart.c