Tag: rpart

Ich verstehe, dass die gängige Praxis, um wählen Sie die CP-Wert ist durch die Wahl der untersten Ebene mit der minimalen xerror Wert. Jedoch, in meinem folgenden Fall, mit cp <- fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"]),"CP"] mir 0.17647059 was in keine

Kann der Datensatz heruntergeladen werden http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/ Immer folgende Fehlermeldung: formula(formula, data = data) : invalid model formula in ExtractVars Verwenden Sie den folgenden code: install.packages("rpart") library("rpart") # you'll need to change the following from windows to work

Ich habe schlug meinen Kopf gegen rpart jetzt seit ein paar Tagen (der Versuch, die Einstufung zu machen Bäumen, die für das dataset, das ich habe), und ich denke, es ist Zeit zu Fragen, eine Rettungsleine an

Ich bin mit R zu klassifizieren, die einen Daten-frame 'd' enthält Daten, die strukturiert wie unten: Daten 576666 Zeilen und die Spalte "classLabel" hat einen Faktor von 3 Ebenen: EINS, ZWEI, DREI. Ich mache einen Entscheidungsbaum mit

Ich habe eine rein kategorische dataframe aus dem UCI machine learning-Datenbank https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Diabetes+130-+Krankenhäuser+für+Jahre+1999-2008 Ich bin mit rpart bilden ein Entscheidungsbaum, basierend auf einer neuen Kategorie auf, ob Patienten vor 30 Tagen (eine neue fehlerhafte Kategorie). Ich bin mit

In einer Zuordnung, sind wir aufgefordert, zu der Durchführung einer cross-Validierung auf ein WARENKORB-Modell. Ich habe versucht mit der cvFit Funktion von cvTools bekam aber eine komische Fehlermeldung. Hier ist ein minimal-Beispiel: library(rpart) library(cvTools) data(iris) cvFit(rpart(formula=Species~., data=iris))

Ich kann nicht verstehen, was läuft hier falsch. data.train <- read.table("Assign2.WineComplete.csv",sep=",",header=T) # Building decision tree Train <- data.frame(residual.sugar=data.train$residual.sugar, total.sulfur.dioxide=data.train$total.sulfur.dioxide, alcohol=data.train$alcohol, quality=data.train$quality) Pre <- as.formula("pre ~ quality") fit <- rpart(Pre, method="class",data=Train) Ich erhalte die folgende Fehlermeldung : Error

Als in meinem dataset ,das die Leckage in zwei Wert 1,0. Es sind nur etwa 300 Zeilen mit 1 und extra in 569378 Reihen sind mit 1. Dies wäre auch der Grund, dass ich gerade 1 Wurzel

Ich bin mit caret-Paket Modell die Daten mit rpart-Paket. library('caret') data(iris) formula <- as.formula(Species ~.) t <- train(formula,iris,method = "rpart",cp=0.002,maxdepth=8) plot(t) Als Ergebnis bekomme ich das Objekt 't', und ich versuche, dies zu planen-Objekt-Baum-Grundstück. Aber das Ergebnis