問題タブ [multivariate-partition]

式は次のとおりです。

条件の説明は次のとおりです。

最初に、miu0 が与えられ、miu0 は x[1]、x[2]、および x[3] の関数です。a、b、および c を解くには、x[1]、x[2]、および x[3] を使用する必要があります。ただし、x[1]、x[2]、および x[3] に関する方程式は 1 つしかありません。f2、f3、f4 を導入すると、新しい未知数 a、b、c が含まれます。

問題は、x の計算にどの関数/コマンドを使用すればよいかわからないことです。を使用しようとしましmultirootたが、この場合は機能しないようです。

各分割が複数の変数に基づく分類ツリーの作成に関するアドバイスを探しています。ちょっとした背景: 私は植生分類システムの設計を手伝っています.分類と回帰ツリーのアルゴリズムを使用して、新しい野菜データを分類し、使用できる視覚的なキーを作成する (または少なくとも作成するのに役立つ) ことを望んでいます.出版物で。私が使用しているデータは、樹種を列、観測値を行として、コミュニティ データとして配置されています。最初の列は、クラスを持つ因子です。また、私はこのタイプの分析に非常に慣れていないことも付け加えておきます。可能な限り多くのことを読み込もうとしましたが、いくつかの単純だが重要な側面を見逃している可能性が非常に高いです. 謝罪いたします。

問題: R には、単変量分割 (rpart、partykit、C5.0 など) を使用した分類に関する優れたパッケージと優れたドキュメントがあります。ただし、理想的には、各分割が複数の基準に基づいている分類ツリーを作成できるようにしたいと考えています。そのため、各分割に 1 つの決定 (たとえば、「種 A のカバー率 > 6.67」) ではなく、複数の (カバー率のカバー率) があります。種 A > 6.67 かつ 種 B のカバー率 < 4.2)。多変量分割を実行してツリーを作成できるパッケージを見つけるのに苦労しました。この回答: https://stats.stackexchange.com/questions/4356/does-rpart-use-multivariate-splits-by-default非常に便利で、多変量​​分割のためにそこで提案されているすべてのパッケージを試しました。プリムは多変量分割を行いますが、ツリーを作成しないようです。partDSA パッケージは私が探しているもののようですが、分割ごとに 1 つの基準を持つツリーしか作成しません。optpart パッケージも分類木を作成できないようです。多変量パーティショニング法に基づいて分類ツリーを作成する方法について誰かアドバイスがあれば、それは非常にありがたいです。

また、これは私の最初の質問であり、質問の仕方についての提案は大歓迎です。この場合、例を提供することが役立つとは思いませんでしたが、必要に応じて簡単にできます。
どうもありがとう！

線形回帰手法を使用して、linnerud データセットのパフォーマンスと平均二乗誤差を見つけようとしています。データの受け渡し中にスタックし、「ValueError: 一致しないサンプル数の入力変数が見つかりました: [10, 1]」というエラーが発生します。Linnerud データセットには、ターゲットに 3 つの機能と 3 つの列があり、chinup という 1 つの機能のみを使用したいと考えています。誰かが私が立ち往生している時点で修正するのを手伝ってくれますか?

以下は、 https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.htmlを参照して、これまでに試したことです。

次の例で達成されたものと同様の結果を期待してい ます https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_ols.html