cart-analysis

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我正在使用rpart在插入程序包內使用oneSE選項對選擇函數執行迴歸樹分析。當我這樣做時，我最終會得到一個零分模型。這表明沒有任何模式比任何模式都好。這是否應該發生？下面是一個例子： # set training controls tc <- trainControl("repeatedcv", repeats=100, selectionFunction="oneSE", num=10)

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爲rpart編寫數據

連接列表名稱以準備公式rpart？只是想連接名稱（log_data），log_data是60個矢量不同矢量的列表，所以我只是希望他們的列名的格式，以便我可以把它們放入一個rpart的公式中...如rpart(A ~ B + C + D + E ,log_data)，所以這裏我只想提取公式=「A〜B + C + D + E」作爲整個字符串，其中A，B，C，D，E是我們必須從中提取的列名log_da

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使用rpart在迴歸樹中搜索相應的節點

我對R很新，而且我被一個非常愚蠢的問題困住了。我正在校準一個迴歸樹，使用rpart包來做一些分類和一些預測。感謝R校準部分很容易做到並且易於控制。 #the package rpart is needed library(rpart) # Loading of a big data file used for calibration my_data <- read.csv("my_fi

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有人可以解釋我ID3和CART算法之間的區別嗎？

我必須使用R軟件和rpart軟件包創建決策樹。在我的論文中，我應該首先定義ID3算法，然後實現各種決策樹。我發現rpart軟件包不支持ID3算法。它使用CART算法。我想了解其中的差異，也許可以解釋我的論文中的差異，但是我沒有找到任何比較雙方的文獻。你能幫我嗎？你是否知道兩篇文章都有比較的論文，或者你能否向我解釋這種差異？

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mvpart vs rpart中的分割規則

我想根據幾個變量來製作分類樹來預測1種鳥類的存在與否。我知道rpart處理單變量分區，mvpart處理多變量分區，但是我想使用mvpart作爲我的單變量樹，因爲它的輸出更加靈活。有誰知道我不應該這樣做的原因？分歧與mvpart在相同確切的輸入上會有所不同嗎？

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具有強制結構的決策樹

我一直在使用rpart軟件包在R中使用決策樹（CART）來查看SST（預測變量）和氣候（預測變量）之間的關係。我想「力」樹到特定的結構 - 即分裂上預測變量1，然後在變量2. 我已經使用R代表一個同時所以我以爲 I」 d能夠查看rpart函數背後的代碼並將其修改爲首先在特定預測變量中搜索「最佳分割」。然而，rpart函數調用C例程，並沒有任何與C的經驗，我在這裏迷路了... 我可以從頭開始寫一個

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如何在Matlab的TreeBagger中可視化樹和分割值

我是Matlab中的TreeBagger的新手。我設計了2個簡單的案例來學習TreeBagger（隨機森林）。假設自變量爲z：第一種情況：1變量： z = {'hi';'hi';'hi';'hi';'hi';'hi';'low';'low';'low';'low';'low';'low'}; 和預測變量是x和y： x = [1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2]; 第二種情況：

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在R中構建分類樹時，如何解釋因子變量的rpart拆分？

如果因子變量是氣候，有4個可能的值：熱帶，乾旱，溫帶，雪和我的rpart樹中的一個節點被標記爲「氣候：ab」，分裂是什麼？

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關於R決策示例的例子

我在看R決策樹，發現這個教程有點我需要，幾乎是我需要的確切的東西。所以：http://www.r-bloggers.com/using-r-for-a-salary-negotiation-an-extension-of-decision-tree-models/ 可能有人請指導我如何我可以實現這個項目？坦率地說，我只是複製和粘貼代碼爲R，它給了我的錯誤，如： object 'xseq' no

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在R中重複使用權重（特別是gam的二元響應）

我注意到許多R模型允許使用「權重」參數（例如，購物車，黃土，遊戲等）。大多數幫助功能將其描述爲數據的「先前權重」，但這實際上意味着什麼？我有很多重複的情況和二進制響應的數據。我希望我可以使用「權重」來編碼每個輸入和響應組合的次數，但這似乎不起作用。我也嘗試將回答作爲成功的比例，以及各協變量組合的總體試驗的權重，但這似乎也沒有效果（至少對於gam而言）。我正在嘗試爲上面列出的所有模型類型執行此操作