为什么决策树在R中给出了错误的分类？
决策树在R中给出错误分类的原因可能有以下几个方面：
- 数据质量问题：决策树算法对数据质量要求较高，如果数据中存在缺失值、异常值或者噪声，都有可能导致决策树分类错误。在使用决策树算法前，可以先对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和噪声等。
- 参数设置问题：决策树算法中有一些参数需要设置，如树的深度、分裂节点的最小样本数等。如果参数设置不合理，可能导致决策树过拟合或者欠拟合，从而导致错误的分类结果。可以通过调整参数来优化决策树的分类效果。
- 特征选择问题：决策树算法中的特征选择是决定分类结果的关键步骤。如果选择的特征不具有代表性或者相关性较低，就会导致决策树分类错误。可以通过特征工程的方法来选择更加有效的特征，或者使用其他特征选择算法来优化决策树的分类效果。
- 过拟合问题：决策树算法容易出现过拟合的情况，即模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。过拟合可能是因为决策树过于复杂，过多地考虑了训练集中的噪声或者异常值。可以通过剪枝等方法来解决过拟合问题，提高决策树的泛化能力。
- 数据不平衡问题：如果数据集中不同类别的样本数量差异较大，决策树在分类时可能会偏向数量较多的类别，导致对数量较少的类别分类错误。可以通过采用过采样、欠采样或者集成学习等方法来处理数据不平衡问题，提高决策树对少数类别的分类准确性。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 数据处理与分析：腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）
- 人工智能：腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
- 云原生：腾讯云容器服务 TKE（https://cloud.tencent.com/product/tke）
- 云服务器：腾讯云云服务器 CVM（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 数据库：腾讯云数据库 TencentDB（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
- 网络安全：腾讯云安全产品（https://cloud.tencent.com/product/security）
- 存储：腾讯云对象存储 COS（https://cloud.tencent.com/product/cos）
- 物联网：腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iot）
- 音视频处理：腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
- 移动开发：腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/baas）
- 区块链：腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/bcs）
- 元宇宙：腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/mu）
相关·内容
1回答
作为为Fisher的虹膜数据创建决策树的结果，我得到了错误分类错误率: 0.02667 =4/ 150。但是我在我的图中只看到了3个错误：。如果我们看一下这一点的概率-这是可以的(virginica-与上图相同)： 0 0.1666667 0.83333333你能解释为什么会发生这种<em
浏览 13提问于2017-07-12得票数 0
回答已采纳
是否有一种将decisionTreeClassifier中的SKLearn与稀疏元组相匹配的方法？我所拥有的数据是基于大约100个特性，但其中只有少数是用来做决定的。实际上，每一行数据都是稀疏元组。我的目标是找到一种自动化的方法，将其减少到数十个近似于相同行为的节点。我需要访问生成的结构--这就是我考虑使用SKLearn而不是DataRobot的原因。但是，这意味着我必须为每行100个特性中的每一个
浏览 0提问于2022-01-12得票数 0
1回答
我目前正在做硕士论文，在毕业后，我的导师提出了一些问题。我已经回答了大部分的问题，但只剩下一个问题，我不知道如何回答。我的硕士论文是将给定的医学数据分类为癌症或免疫，预处理后的数据点的可视化看起来如下所示，现在，我已经使用支持向量机与核、决策树和随机森林算法对数据点进行分类，它们获得了很好的精度和F1评分，但我的主管提出了以下问题我几乎可以
浏览 0提问于2022-10-30得票数 1
1回答
我必须使用梯度引导决策树在Python中构建一个分类模型，并获得模型参数(节点处的值)以在硬件上实现。据我所知，梯度增强决策树的最终结果是一个具有阈值的普通决策树分类器，用于对输入数据进行分类。我读过以下文章：
model.estimators_包含模型所包含的所有单个分类器。对于GradientBoos
浏览 0提问于2019-04-23得票数 0
回答已采纳
1回答
决策树桩
、、、、
我想使用AdaBoost实现一个java应用程序，它可以对大象是非洲象还是亚洲象进行分类。我的Elephant类有字段：int weight;ElephantType type; // (which can be Asian我是AdaBoost的新手，我了解到好的弱分类器是决策树桩。我想知道是否支持我只创建两个决策树桩(一个用于大小，一个用于重量)，或者我是否应该创建更多的</
浏览 4提问于2012-08-25得票数 2
回答已采纳
1回答
由于我的地理信息系统软件的计算能力有限，我试图在R中实现随机森林，以便进行图像分类。我的输入是一个多波段TIFF图像，它被训练成一个ArcGIS文件(目标值0和1)。该代码在技术上可以工作，并产生有效的输出。然而，当我在GIS软件中绘制出图像分类输出(二值为0和1的二值重分类tiff )时，它以100%的成功率预测了训练数据。换句话说，输出图像没
浏览 6提问于2019-10-22得票数 0
回答已采纳
我曾读过，在集成学习中，我们使用各种分类器的输出来更好地进行预测建模，但在Adaboost中，我们只使用一个分类器，使它成为一个强大的学习者，但它是集成学习的一部分。
浏览 0提问于2019-07-20得票数 0
1回答
我用R.中的Caret库对我的数据安装了一个rpart模型--“离开一个交叉验证”，但是我想了解模型的变量重要性和决策树图之间的区别。怎么可能呢？为什么决策树图没
浏览 6提问于2021-11-29得票数 2
回答已采纳
AdaBoost算法是：我的问题是如何训练分类器G_m(x)，使用权值w_i训练分类器意味着什么？它是通过\{w_i,y_i\}_{i=1}^{N}来匹配分类器的吗？
浏览 0提问于2021-10-12得票数 0
给定一个分类问题，有时我们不仅要预测一个类，还需要返回它是一个类的概率。如果不构建新的分类器来预测y=0、y=1、y=2...y=C。因为训练C分类器(比方说C=100)可能相当慢。
要做到这一点，可以做些什么？什么分类器自然可以很容易地给出所有的概率(我知道的一个是使用100个输出节点的神经网络)？但是如果我使用传统的随机森林，我就无法做到这一点，对
浏览 3提问于2016-09-28得票数 1
请给我一个基本的概念，我们可以在R编程中使用哪些不同类型的实用机器学习模型，以及每种模型之间很少的差异。无论我在哪里找到材料，都是复杂的。我只需要一个整体的想法。
浏览 4提问于2016-07-27得票数 0
回答已采纳
3回答
我使用rpart对文件进行分类，无论它是属于A类还是b类，我想证明或提供理由，证明或提供该文件被正确或错误地分类的依据。我怎么能这么做？请帮帮忙
浏览 0提问于2015-08-31得票数 0
1回答
我用Python生成了一个使用sklearn的决策树分类器，该分类器在准确性方面运行良好。我用线性规划的最优解训练分类器，它将项目的最优分配返回给类，同时考虑全局成本约束(即将项目1分配给A类，代价为x。所有项目和类的总结果成本需要小于y值)。在使用分类器对所有项目进行重新分类后，虽然分类精度是可以接受的，但在大多数分类运行过程
浏览 1提问于2019-01-19得票数 2
回答已采纳
2回答
据我所知，决策树方法用于数据分析的主要局限性是：倾向于方差或水平更大的预测因子。对于样本容量小的响应，预测精度较差。还有其他的吗？它们对同质性、正态性、独立性等传统统计假设是否稳健？
浏览 0提问于2017-12-14得票数 4
1回答
我很抱歉，如果在错误的地方张贴一个问题的快速矿工。我只是想试着碰碰运气才能得到答案。
在端口输入1处传递的不兼容数据(决策树)。在指定端口传递的</e
浏览 1提问于2017-04-16得票数 0
1回答
只有一种情况下生成树叶的决策树
、、、、
早些时候，我问过一个关于市场预测分析的问题。面向潜在客户的营销预测模型(使用熊猫)对此仍有一些怀疑，但我对我为营销数据生成的决策树表示怀疑。我的目的是预测一个领先是赢还是输，这取决于他们是如何意识到产品等。我有一个bool变量“韩元”，0销售失败，1-销售。使用决策树，我能够生成一个模型，但是，对于导致不获胜的情况，没有叶子。这是正常的吗？我见过虹膜数据集的例子，其中所有三个特性都表示在树中，因此我
浏览 0提问于2016-04-28得票数 3
回答已采纳
1回答
我试验了来自卡格尔的欺诈样本。我采取了线性回归和决策树。线性回归按预期工作：我们有很高的查准率和召回率，而抽样不足会使情况更糟。为什么两种模式有这么大的区别？
浏览 0提问于2017-09-07得票数 1
回答已采纳
对于一个员工群体，我试图根据两年的数据来确定员工中的哪些人在未来可能会受伤。在大多数机器学习问题中，您尝试根据未观察到的数据进行预测，与之不同的是，我将处理相同的问题，因为您不会在短时间内看到大量的员工更替。
我正在使用XGboost实现。在整个人群中，我的标签告诉员工是否受伤。我使用了70%的数据作为我的训练集，同时测试了其余的30%的
浏览 0提问于2018-05-25得票数 2
2回答
我在R中构建了一个玩具随机森林模型(使用来自caret包的German Credit数据集)，并在PMML 4.0中导出它，并使用Cascading Pattern库部署到Hadoop上。我遇到了一个问题，Cascading Pattern对相同数据的评分(在二进制分类问题上)与R中的相同模型不同。在200个观察中，有2个得到了不同的分数。
<e
浏览 6提问于2014-10-17得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
