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R を使用して、以下のような構造のデータを含む「d」というデータ フレームを分類しています。

初期データセット

データには 576666 行があり、列 "classLabel" には 3 つのレベル (ONE、TWO、THREE) の係数があります。

rpart を使用して決定木を作成しています。

fitTree = rpart(d$classLabel ~ d$tripduration + d$from_station_id + d$gender +  d$birthday)

そして、次の「classLabel」の値を予測したいと思いますnewdata。

newdata = data.frame( tripduration=c(345,244,543,311), 
                      from_station_id=c(60,28,100,56),
                      gender=c("Male","Female","Male","Male"),  
                      birthday=c(1972,1955,1964,1967) )

 p <- predict(fitTree, newdata)

私の結果は、「classLabel」の 3 つの可能な値の確率を持つ 4 行の行列になると期待していますnewdata。しかし、p の結果として得られるのは、以下のような 576666 行のデータフレームです。

ここに画像の説明を入力

predict関数を実行すると、次の警告も表示されます。

Warning message:
'newdata' had 4 rows but variables found have 576666 rows

私はどこで間違っていますか?!

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問題は次のとおりだと思います。予測コードに「type = 'class'」を追加する必要があります。

    predict(fitTree,newdata,type="class")

次のコードを試してください。この例では、「アイリス」データセットを使用します。

    > data(iris)
    > head(iris)
    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
  1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
  2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
  3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
  4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
  5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
  6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

  # model fitting
  > fitTree<-rpart(Species~Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width,iris)

  #prediction-one row data
  > newdata<-data.frame(Sepal.Length=7,Sepal.Width=4,Petal.Length=6,Petal.Width=2)
  > newdata
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
  1            7           4            6           2

 # perform prediction
  > predict(fitTree, newdata,type="class")
     1 
  virginica 
  Levels: setosa versicolor virginica

 #prediction-multiple-row data
 > newdata2<-data.frame(Sepal.Length=c(7,8,6,5),
 +                      Sepal.Width=c(4,3,2,4),
 +                      Petal.Length=c(6,3.4,5.6,6.3),
 +                      Petal.Width=c(2,3,4,2.3))

 > newdata2
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
   1            7           4          6.0         2.0
   2            8           3          3.4         3.0
   3            6           2          5.6         4.0
   4            5           4          6.3         2.3

# perform prediction
> predict(fitTree,newdata2,type="class")
      1         2         3         4 
 virginica virginica virginica virginica 
 Levels: setosa versicolor virginica
于 2015-04-11T13:49:57.330 に答える