rpart

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私はツリーモデルがによって訓練されたR.でRPARTを使用して分類をやってる：このツリーモデルの精度がある > tree <- rpart(activity ~ . , data=trainData) > pData1 <- predict(tree, testData, type="class") ： > sum(testData$activity==pData1)/length(pDat

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rpartの結果はルートが1つだけです

私のデータセットと同様に、リーケージには2つの値1,0があります。 1つの行が300行ほどあり、569378行に余分な行が1つあります。これは、rpartの結果に1つのルートがあるという理由になります。どうすればこの問題を解決できますか？ fm.pipe<-Leakage~PipeAge +PipePressure > printcp(CART.fit) Regression tree:

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R：プロットする決定木のラベルは、テキストが

カットオフ葉（私はまだRの画像を処理する方法を学んでいる。これはrpart package: Save Decision Tree to PNGの継続の一種である）私はから決定木のプロットを保存しようとしている提供されたポストスクリプトの代わりに、PNG形式のrpart。私のコードは次のようになります： png("tree.png", width=1000, height=800, antial

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大きなデータセットでrpartパッケージを使用する

私は、ほぼ10000行と10列の大きなデータセットを持っています。私はrpartパッケージを使用してこのデータセットで分類を行いたいと思います。しかし、各列には多くの（50以上の）クラスがあります。だからRはちょうどハングアップします。データの範囲を制限したり、各列のクラス数を減らすための選択肢は何ですか？

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rpartのminsplitと等しくない重みを使用する

minsplitの条件に重みを組み込むには、重みが不均等である場合、rpartにしますか？しきい値が重みを考慮する方法を見つけることができませんでした。重みが不均一な場合は、次の例のように問題になります。私の現在の回避策は、各行が観測値であるデータに展開することですが、時間とメモリの両方で無駄に見えます（とにかく、拡張された形式でメモリで作業する必要のある実際のデータセットを保持できるのではな

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rpart自動プルーニングですか？

rpart自動剪定？ rpartで生成されたデシジョン・ツリーは、自動プルーニングを使用するOracle Data Miningで生成されるレベルよりもはるかに高いレベルです。

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rpartのCPテーブルによって与えられるツリーサイズ

Rパッケージrpartでは、決定木のCPテーブル内に表示されるツリーのサイズはどのように決定されますか？以下の例では、CPテーブルはデフォルトで、1,2ノード、5ノードのツリーのみを表示します（それぞれnsplit = 0,1,4）。 library(rpart) fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, method="class", data

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CARTモデルのクロスバリデーション

割り当てでは、CARTモデルに対してクロスバリデーションを実行するように求められます。私はcvToolsからcvFit関数を使用しようとしましたが、奇妙なエラーメッセージが表示されました。私が見ているエラーがある library(rpart) library(cvTools) data(iris) cvFit(rpart(formula=Species~., data=iris)) ：

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リスト内の分類ツリークラス確率のネストされたリストから混乱行列を生成する関数を適用する

私の問題についてのこのような詳細な説明は事前にお詫び申し上げます。私はShuffle100my_ListとFinal_listsという3つの関数を使って、マスターリスト内の分類木クラス確率（グループ化因子：G8とV4）から10個のネストされたデータフレームを生成しました。私はこの簡単な質問をしていることを申し訳なく思っていますが、私はそれを理解することができませんでした。誰かが解決策を見つけたら、

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決定木からエラー率を計算する方法は？

Rを使って決定木の誤り率を計算する方法を知っている人はいますか？私はrpart()機能を使用しています。