如何在R中使用预测命令来验证我的训练模型决策树
如何在R中使用预测命令来验证我的训练模型决策树
提问于 2019-12-15 13:47:37
我已经使用"party“库中的ctree函数创建了一个决策树训练模型，以帮助教师决定要跟进哪些学生。现在，我想将这个训练模型应用于我的测试集，以便根据学生之前回答了多少问题，这些问题得到正确的百分比，以及他们需要多少提示来预测教师是否应该"(1)干预“，"(2)监控学生的进度”或"(3)不采取任何行动“。
library(party)
D1 <- read.csv(training data with 378 observations and 4 variables:
prior_prob_count, prior_percent_correct, hints_count, score)HW1。根据学生成绩创建一个分类结果变量，以使用"ifelse“语句为教师提供建议：
D1$advice <- ifelse(D1$score < 0.5, "1", ifelse(D1$score < 0.6, "2", "3"))
如果学生的分数低于0.5，教师应进行干预(1)。另外，如果学生的分数低于0.6，教师应该监控学生的进步(2)。否则，如果学生的分数在0.6以上，教师不应采取任何行动(3)。
HW2。构建一个预测“建议”的决策树：
D1$advice <- as.factor(D1$advice)
score_ctree <- ctree(advice ~ prior_prob_count + prior_percent_correct + hints, data=D1)
plot(score_ctree) # see image for visualization
HW3。上传新的测试数据，并根据从老学生生成的树，使用predict()命令为新学生生成预测建议
D2 <- read.csv(test data with 200 observations and 4 variables:
prior_prob_count, prior_percent_correct, hints_count, score)
D2$prediction <- predict(object = D2, model = score_ctree)UseMethod("predict")中出错:没有适用于"data.frame“类的对象的”predict“方法。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-12-16 18:19:04
我认为您的predict参数是错误的。我没有安装party包，但是看看其他的predict函数应该是：
D2$prediction <- predict(newdata = D2, object = score_ctree)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/59341513
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