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再現するためにこのRコードを書きました。ここでは、一意の列「ID」を作成しましたが、予測された列を追加して、それぞれの ID へのデータセット マッピングをテストする方法がわかりません。これを行う正しい方法を教えてください。

#Code
library(C50)
data(churn)
data=rbind(churnTest,churnTrain)
data$ID<-seq.int(nrow(data)) #adding unique id column

rm(churnTrain)
rm(churnTest)

set.seed(1223)
ind <- sample(2,nrow(data),replace = TRUE, prob = c(0.7,0.3))
train <- data[ind==1,1:21]
test <- data[ind==2, 1:21]
xtrain <- train[,-20]
ytrain <- train$churn
xtest <- test[,-20]
ytest<- test$churn
x <- cbind(xtrain,ytrain)

## C50 Model
c50Model <- C5.0(churn ~ 
  state +
  account_length +
  area_code +
  international_plan +
  voice_mail_plan +
  number_vmail_messages +
  total_day_minutes +
  total_day_calls + 
  total_day_charge +
  total_eve_minutes +
  total_eve_calls +
  total_eve_charge +
  total_night_minutes +
  total_night_calls +
  total_night_charge +
  total_intl_minutes + 
  total_intl_calls +
  total_intl_charge +
  number_customer_service_calls,data=train, trials=10)

# Evaluate Model
c50Result <- predict(c50Model, xtest)
table(c50Result, ytest) 

#adding prediction to test data
testnew = cbind(xtest,c50Result)

#OR predict directly
xtest$churn = predict(c50Model, xtest)
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データセットの ID 列を照合するには、match(dataID, predictID) を使用します。

コメントへの返信: 元のデータフレームに予測値を追加する場合、データと予測をマージする両方の方法が正しく、同じ結果が得られます。唯一のことは、私が使用することです

xtest$churn_hut <- predict(c50Model, xtest)

それ以外の

xtest$churn <- predict(c50Model, xtest)

ここでは元のチャーン (data$churn のように) をモデルが予測したものに置き換えているため、2 つを比較することはできません。

于 2016-02-01T08:08:42.443 に答える