当使用R的rpart函数时,我可以很容易地用它来拟合一个模型。例如:
# Classification Tree with rpart
library(rpart)
# grow tree
fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start,
method="class", data=kyphosis)
printcp(fit) # display the results
plotcp(fit)
summary(fit) # detailed summary of splits
# plot tree
plot
我对R很陌生,我被一个相当愚蠢的问题困住了。
为了进行分类和预测,我正在使用rpart包校准一个回归树。
由于R,校准部分容易做,易于控制。
#the package rpart is needed
library(rpart)
# Loading of a big data file used for calibration
my_data <- read.csv("my_file.csv", sep=",", header=TRUE)
# Regression tree calibration
tree <- rpart(Ratio ~ At
我很确定我的问题不完全有意义,但我正试图使用“rpart”在R中创建一个分类树,并且最初将其作为如下内容:
fit <- rpart(success ~ A + B + C)
我现在意识到,“成功”也可以用另一种“价值”来衡量。所以我打算修改为:
fit <- rpart(success + new_option ~ A + B + C)
但当我运行这些台词时:
plot(fit, uniform=TRUE, main="Success plot")
text(fit, use.n = TRUE, all=TRUE, cex=.8)
post(fit, file =
我试图在R中找到一种方法来计算随机林或条件随机林的单个树的变量重要性。
一个很好的起点是rpart:::importance命令,它计算rpart树变量重要性的度量:
> library(rpart)
> rp <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis)
> rpart:::importance(rp)
Start Age Number
8.198442 3.101801 1.521863
randomForest::getTree命令是从randomForest对象中提取
我使用R中的rpart包从训练数据构建了一个决策树。现在我有了更多的数据,我想根据树检查它以检查模型。在逻辑上/迭代上,我想要做以下事情:
for each datapoint in new data
run point thru decision tree, branching as appropriate
examine how tree classifies the data point
determine if the datapoint is a true positive or false positive
我如何在R中做到这一点呢?
我已经使用rpart为数据集构建了一个决策树。 然后,我将数据分为两部分-一个训练数据集和一个测试数据集。已经使用训练数据为数据集构建了树。我想根据创建的模型来计算预测的准确性。 我的代码如下所示: library(rpart)
#reading the data
data = read.table("source")
names(data) <- c("a", "b", "c", "d", "class")
#generating test and train data - Data s
我使用rpart软件包开发我的树并预测模型。最后,为了绘制ROC曲线,我尝试使用rocr包。对于没有使用内置的数据集复制它表示歉意是无法做到的。请查找我使用的csv的链接:
现在请看我的代码:
#setting up data
data<- read.csv(file.choose())
quality_binary <- ifelse(wine_quality >5,"high","low")
data <- data.frame(data,quality_binary)
#re shuffling the data
set.see
我正在使用R上的"iris“数据进行决策树分析。现在的问题是,就使用print和plots获得输出而言,一切都很好,但是当我尝试使用ctree生成PMML文件时,我遇到了以下错误:
Error in UseMethod("pmml") :
no applicable method for 'pmml' applied to an object of class "c('BinaryTree', 'BinaryTreePartition')"
使用rpart库,虽然我能够成功地生成PMML,但我无法弄清
在使用rpart()和predict()命令生成预测模型后,我应该在R中使用什么命令来执行混淆矩阵?
# Grow tree
library(rpart)
fit <- rpart(activity ~ ., method="class", data=train.data)
printcp(fit) # display the results
plotcp(fit) # visualize cross-validation results
summary(fit) # detailed summary of splits
# Prune the tree (in my
我想要做一个django自定义模板过滤器,以生成如下所示的特殊代码块。
Python代码
{% highlight python %}
import random
# Generate a random integer in the range 10 to 49.
i = random.randrange(10,50)
print 'Your number is', i
{% endhighlight %}
Ruby代码
{% highlight ruby %}
for i in (1..4)
print i,&