問題タブ [rpart]

R パッケージ rpart では、意思決定ツリーの CP テーブル内に表示されるツリーのサイズを決定するものは何ですか? 以下の例では、CP テーブルはデフォルトで、ノードが 1、2、および 5 のツリーのみを表示します (それぞれ nsplit = 0、1、および 4)。

rpart()提示するツリーのサイズを決定するために使用される固有のルールはありますか? そして、考えられるすべてのサイズのツリーに対して相互検証統計を返すように強制することは可能printcp()ですか?つまり、上記の例では、ノードが 3 つと 4 つのツリーの行も含めます (nsplit = 2, 3)?

キャレット パッケージを使用してモデルをトレーニングしました。関数を使用して予測するとエラーが発生します。

私のモデルでは、2 つの変数のみが最終選択されています。新しいデータセット (モデルで選択された機能のみを含む) を予測しているときに、「オブジェクト 'Cell' が見つかりません」というエラーが発生する

これがサンプルプログラムです。同じことで私を助けてください。

結果が得られることはわかっていました。newdata が train と同じ構造を持っている場合。しかし、気になる点が 1 つあります。将来の予測では、予測に使用されていないにもかかわらず、他のすべての変数情報を収集する必要があるのはなぜですか。

データセットはhttp://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/からダウンロードできます

次のエラーが発生します。

次のコードを使用します。

CSV ファイルの区切り文字をコンマに変更したことに注意してください。

おそらく、データを正しく読み取っていません。申し訳ありませんが、私は R の初心者であり、あまり優れたプログラマーではありません。

決定木分類子を構築するために rpart を使用しています。サブツリーに対応するリーフ ノードの特定のパラメータに基づいて、独自の枝刈り関数を使用したいと考えています。このためには、ツリーをトラバースする必要があると思います。rpart のドキュメントを調べましたが、それを行う方法が思いつきませんでした。助けてください。

次のコマンドを使用して、R コンソールで rpart ツリーの結果をテキストで簡単に出力できます。

そして、次のように出力されます。

n=81

node), split, n, loss, yval, (yprob) * は終端ノードを表す

1）ルート81 17欠勤（0.79012346 0.20987654）2）Start> = 8.5 62 6 Absant（0.90322581 0.0967419）
4）Start> = 14.5 29 0 ABSENT（1.000000000.000000） * 5）
開始）年齢<55 12 0欠席（1.000000000.00000000） * 11）年齢> = 55 21 6存在（0.71428571 0.28571429） 22）
22）年齢> = 111 14 2欠席（0.85714286 0.14285714） * 23）年齢<111 7 ) * 3) 開始 < 8.5 19 8 現在 (0.42105263 0.57894737) *

ただし、これは Rshiny textOutput では機能しません。
次の Rshiny コードを参照してください。

ui.r

server.r

上記の光沢のあるアプリを実行すると、次のエラーが発生します。

cat(list(...)、file、sep、fill、labels、append) のエラー:
引数 1 (タイプ 'list') は 'cat' で処理できません

これに似た問題があるため、rpart に 1 つの分割を強制しようとしています。私の問題を再現するおもちゃの例を次に示します。

1 つのポイントを分離することは可能 (minbucket=1) であり、最もわずかな改善 (1 つのポイントを分離すると常に誤分類率が減少する) でさえ、分割が維持される (cp=0) につながるはずです。

結果に分割が含まれないのはなぜですか? また、常に正確に 1 つの分割を取得するには、コードをどのように変更する必要がありますか? 両方が同じ因子出力に分類される場合、分割が保持されない可能性はありますか?