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決定木を構築するためにRでこのコマンドを使用しています：

> library(party) 
> ind = sample(2,nrow(iris),replace=TRUE,prob=c(0.8,0.2))
> myFormula <- Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width
> iris_ctree <- ctree(myFormula,data = iris[ind==1,])
> predict(iris_ctree)

予測関数は正確に何を計算し、どのように計算を実行しますか?

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この例では、まず確率 .8 の 1 と確率 .2 の 2 のサンプリングに基づいて "ind" を構築します。次に、モデルの仮説関数を定義する Formula を指定します。次に、条件付き推論ツリーを当てはめ、サンプリングされたデータ (1 を含むデータのみ) を使用して、仮説仕様に基づいてパラメーターを推定します。

次に、1 と 2 の完全なサンプルに基づいて予測を実行します。

したがって、基本的には 1 でトレーニングされますが、1 と 2 で予測が実行されます。

于 2013-02-22T07:00:11.807 に答える