确定树模型R中特定结果的概率
确定树模型R中特定结果的概率
提问于 2018-07-28 04:57:58
对于我用Y=0 =‘new.data’创建的树模型，在给定方法(X1=4，X2=4，X3=4)的情况下，我如何找到获得泊松结果的概率？具体代码如下：
tree.pois.cp<-rpart(Y ~ X1 + X2 + X3, data = data, method = 'poisson', control = rpart.control(cp = 1.1034e-02))我使用了下面的代码来做同样的事情，但是使用了我的负二项模型：
pred.y.nb<-predict(nb, newdata = new.data, type = "response")
prob0.nb<-dnbinom(0, mu=pred.y.nb, size=nb$theta)
prob0.nb
#this is my answer for probability of Y=0 given my negative binom model(请大声回答这个问题，谢谢你的帮助：How to calculate the predicted probability of negative binomial regression model?)
我尝试对我的树模型tree.pois.cp使用相同的代码：
pred.y.pois.cp<-predict(tree.pois.cp, newdata = new.data, type = "response")但是我得到了这个错误：
Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “vector”, “prob”, “class”, “matrix”谢谢你的帮忙!
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-07-28 07:16:19
请阅读rpart文档。predict rpart object没有type = "response"。您可以尝试以下代码：
data<-data.frame(Y=as.character(rpois(n = 20000,.2)),X1=sample(1:4,20000,replace = T),X2=sample(1:4,20000,replace = T),X3=sample(1:4,20000,replace = T),X4=sample(1:4,20000,replace = T))
tree.pois.cp<-rpart(Y ~ X1 + X2 + X3, data = data, method = 'class')
new.data<- data.frame(Y="0",X1=4,X2=4,X3=4,X4=4)
pred.y.pois<-predict(tree.pois.cp, newdata = new.data, type = "prob")
pred.y.pois页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51565460
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