使用rpart.plot功能绘制ctree
rpart.plot是一个R语言中的包，用于绘制决策树模型。决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归问题。
决策树模型通过将数据集分割成不同的子集来构建一棵树状结构，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征值，叶节点代表一个类别或一个数值。决策树模型具有解释性强、易于理解和可视化的特点。
rpart.plot包提供了绘制决策树模型的功能，可以将生成的决策树以图形的形式展示出来，便于理解和解释模型的结果。
使用rpart.plot功能绘制ctree的步骤如下：
- 安装rpart.plot包：在R语言环境中，使用以下命令安装rpart.plot包：
install.packages("rpart.plot")- 导入rpart.plot包：在R语言环境中，使用以下命令导入rpart.plot包：
library(rpart.plot)- 构建决策树模型：使用ctree函数构建决策树模型。ctree函数是party包中的一个函数，用于构建分类树模型。例如：
library(party)
model <- ctree(target ~ feature1 + feature2, data = dataset)其中，target是目标变量，feature1和feature2是特征变量，dataset是数据集。
- 绘制决策树：使用rpart.plot函数绘制决策树模型。例如：
rpart.plot(model)该命令将生成一个决策树的图形，并显示在R语言环境中。
rpart.plot功能绘制ctree的优势在于其简单易用、图形直观、可视化效果好。通过绘制决策树，可以更好地理解和解释模型的结果，帮助决策者做出准确的决策。
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旋转r partykit树状图的x轴
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我对结果和整体可视化非常满意。但是，我不能解释每个叶节点中的“混淆”，因为x轴标签要么重叠，要么丢失！
目前我使用以下命令：
plot(fitCtree, main="Title", gp = gpar(fontsize = 2))
我已经搜索了很多，以找到(简单？)回答..。无济于事。你能帮帮我吗？
干杯，阿伦德
浏览 11提问于2017-02-07得票数 1
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dt_mod
library(rpart.plot)
rpart.plot(dt_mod$learner.model, roundint=FALSE, varlen=
浏览 18提问于2019-02-13得票数 1
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我真的很喜欢rpart.plot的输出，因为它允许在视觉上更好地显示深树。
rpart
library(partykit)
library(rpart)
library(rpart.plot)
df_test <- cu.summary[complete.cases(cu.summary),]
multi.class.model <- rpart(Reliability~., data = df_tes
浏览 4提问于2018-01-18得票数 6
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library(rpart)
library(rpart.plot)
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#data
df <- mtcars %>%
mutate(gear = factor(gear))
#train/test
set.se
浏览 7提问于2020-08-22得票数 6
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[
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"Id":"value",
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"feature2":"value",
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},
{
"Id":"value",
"feature1":"value",
"
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nodeID2 Feature1 Feature2 Feature3 Label
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nodeID2 nodeID3
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library(rpart)
library(rpart.plot)
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library(data.tree)
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怎么可能呢？为什么决策树图没有显示变量重要性表中相同的九个变量？
谢谢。
浏览 6提问于2021-11-29得票数 2
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sagemaker中的Logistic回归
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runtime= boto3.client('runtime.sagemaker')
payload = np2csv(test_X)
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不能使用“各方”包在R中实现决策树。该怎么做呢？
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我试着用“派对”包在R中构建决策树，
我正在遵循上提到的方法
在其中，他们使用"party“包显示了决策树。
我的数据集类似于示例中显示的虹膜数据集。以下是指向我的数据集副本的链接。
这是我试过的代码。我使用read.csv命令加载数据，并将其输入dat3变量。
library(party)
> str(dat3)
'data.frame': 1000 obs. of 4 variables:
$ Road_Type : num 2 3 3 1 1 1 3 3 1 3 ...
$ Light_Conditions
浏览 8提问于2014-04-22得票数 0
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LSTM，多变量，多特征
machine-learning、pytorch、lstm
我很难理解pytorch中LSTM的数据格式。假设我有一个CSV文件，它有4个特性，一个接一个地用时间戳(一个经典的时间序列)进行布局。
time1 feature1 feature2 feature3 feature4
time2 feature1 feature2 feature3 feature4
time3 feature1 feature2 feature3 feature4
time4 feature1 feature2 feature3 feature4, label
然而，这一整组4个序列只有一个标签。我们试图分类的东西是从time1开始的，但我们直到第4次才知道如何给它贴上
浏览 5提问于2022-02-07得票数 2
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二维ALE图的Python PyALE函数值错误
python、random-forest、iml、pyale
我正在使用Python的PyALE函数创建累积的本地效果图。我使用一个RandomForestRegression函数来构建模型。
我可以创建一维的ALE情节。然而，当我试图使用相同的模型和训练数据创建一个2D ALE图时，我会得到一个值错误。
这是我的密码。
ale(training_data, model=model1, feature=["feature1", "feature2"])
我可以用下面的代码为feature1和feature2绘制一个一维ALE图。
ale(training_data, model=model1, feature=["
浏览 4提问于2021-05-06得票数 2
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如何在R中绘制/可视化C50决策树？
r、plot、visualization、data-mining、decision-tree
我使用的是C50决策树算法。我能够构建树并获得摘要，但不知道如何绘制或查看树。
我的C50模型名为credit_model
在其他决策树软件包中，我通常使用像plot(credit_model)这样的东西。在rpart中，它是rpart.plot(credit_model)。
在C50算法中绘制的等价物是什么？
浏览 11提问于2014-01-22得票数 8
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在sklearn模型中使用不同长度的编码输入
python、numpy、machine-learning、scikit-learn
我有以下数据集：
X = [[{'feature1': 'value1', 'feature2': 'value2'},
{'feature1': 'value3', 'feature2': 'value4'},
{'feature1': 'value5', 'feature2': 'value6'}],
[{'feature1': '
浏览 0提问于2020-11-28得票数 0
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线性回归模型可视化
machine-learning、linear-regression、visualization
我试图可视化，线性回归模型如何绘制直线，当我们有多个特征和一个标签可以预测。就像我们有一个特征和一个标签，我们可以很容易地把它们绘制在二维图上，并画一条直线。即使我们有两个特征和一个标签，我们仍然可以在三维图形上绘制它们，但我无法想象，当我们有20个特征时会发生什么。威尔算法使用的是20维图形，还是我遗漏了什么。
我是机器学习的新手。所以这个问题可能是天真的。
浏览 0提问于2019-09-27得票数 1
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向决策树添加正确的标签
scikit-learn、decision-tree
我在机器学习项目中使用随机森林回归器。为了更好地理解预测的逻辑，我想可视化一些决策树，并检查何时使用哪些特性。
为了做到这一点，我编写了以下代码：
from sklearn.tree import export_graphviz
from subprocess import call
from IPython.display import Image
# Select one estimator from the Random Forests
estimator = best_estimators_regr['RandomForestRegressor'][0].estima
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
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功能/变量名称不同的d3多行图
javascript、d3.js
是我的项目的当前状态
我有按国家和年份嵌套的数据，格式如下：
nestedData = [{"country": "england",
"values": [{"year": 1888,
"feature1": "someValue",
"feature2": "someValue"},
浏览 4提问于2016-08-07得票数 2
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train()函数Caret for trees中缺少值错误
r、decision-tree、missing-data、r-caret、rpart
我是一个使用R的新手，我正在尝试构建一个决策树。我已经使用了用于ctree的party包和用于rpart的rpart包。
但是，因为我需要对我的模型进行交叉验证，所以我开始使用caret包，因为我可以通过使用函数` `train()和我想要使用的方法来做到这一点。
library(caret)
cvCtrl <- trainControl(method = "repeatedcv", repeats = 2,
classProbs = TRUE)
ctree.installed<- train(TARGET ~ OPENING
浏览 4提问于2017-04-27得票数 6
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