")通过Plot函数可绘出训练的决策树模型。...>table(weka2C$class2[samp],predict(weka2C.rp,weka2C[samp,],type="class"))通过的得到的决策树模型对测试集和训练集进行分类得到以下结果...)
>weka.predt[-1]得到模型对数据集的分类情况,测试集的判错率为0.14193,训练集无判错。...,weka2C[-samp,]))
>table(weka2C[samp,]$class2,predict(weka.rf,weka2C[samp,])
通过得到的随机森林模型对测试集和训练集进行分类,...(model,weka2C[-samp,-7]),weka2C[-samp,]$class2)
用得到模型对数据集进行分类,测试集判错率为0.18065,训练集判错率为0.13548。