cart-analysis

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我正在使用rpart在插入程序包内使用oneSE选项对选择函数执行回归树分析。当我这样做时，我最终会得到一个零分模型。这表明没有任何模式比任何模式都好。这是否应该发生？下面是一个例子： # set training controls tc <- trainControl("repeatedcv", repeats=100, selectionFunction="oneSE", num=10)

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为rpart编写数据

连接列表名称以准备公式rpart？只是想连接名称（log_data），log_data是60个矢量不同矢量的列表，所以我只是希望他们的列名的格式，以便我可以把它们放入一个rpart的公式中...如rpart(A ~ B + C + D + E ,log_data)，所以这里我只想提取公式=“A〜B + C + D + E”作为整个字符串，其中A，B，C，D，E是我们必须从中提取的列名log_da

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使用rpart在回归树中搜索相应的节点

我对R很新，而且我被一个非常愚蠢的问题困住了。我正在校准一个回归树，使用rpart包来做一些分类和一些预测。感谢R校准部分很容易做到并且易于控制。 #the package rpart is needed library(rpart) # Loading of a big data file used for calibration my_data <- read.csv("my_fi

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有人可以解释我ID3和CART算法之间的区别吗？

我必须使用R软件和rpart软件包创建决策树。在我的论文中，我应该首先定义ID3算法，然后实现各种决策树。我发现rpart软件包不支持ID3算法。它使用CART算法。我想了解其中的差异，也许可以解释我的论文中的差异，但是我没有找到任何比较双方的文献。你能帮我吗？你是否知道两篇文章都有比较的论文，或者你能否向我解释这种差异？

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mvpart vs rpart中的分割规则

我想根据几个变量来制作分类树来预测1种鸟类的存在与否。我知道rpart处理单变量分区，mvpart处理多变量分区，但是我想使用mvpart作为我的单变量树，因为它的输出更加灵活。有谁知道我不应该这样做的原因？分歧与mvpart在相同确切的输入上会有所不同吗？

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具有强制结构的决策树

我一直在使用rpart软件包在R中使用决策树（CART）来查看SST（预测变量）和气候（预测变量）之间的关系。我想“力”树到特定的结构 - 即分裂上预测变量1，然后在变量2. 我已经使用R代表一个同时所以我以为 I” d能够查看rpart函数背后的代码并将其修改为首先在特定预测变量中搜索“最佳分割”。然而，rpart函数调用C例程，并没有任何与C的经验，我在这里迷路了... 我可以从头开始写一个

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如何在Matlab的TreeBagger中可视化树和分割值

我是Matlab中的TreeBagger的新手。我设计了2个简单的案例来学习TreeBagger（随机森林）。假设自变量为z：第一种情况：1变量： z = {'hi';'hi';'hi';'hi';'hi';'hi';'low';'low';'low';'low';'low';'low'}; 和预测变量是x和y： x = [1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2]; 第二种情况：

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在R中构建分类树时，如何解释因子变量的rpart拆分？

如果因子变量是气候，有4个可能的值：热带，干旱，温带，雪和我的rpart树中的一个节点被标记为“气候：ab”，分裂是什么？

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关于R决策示例的例子

我在看R决策树，发现这个教程有点我需要，几乎是我需要的确切的东西。所以：http://www.r-bloggers.com/using-r-for-a-salary-negotiation-an-extension-of-decision-tree-models/ 可能有人请指导我如何我可以实现这个项目？坦率地说，我只是复制和粘贴代码为R，它给了我的错误，如： object 'xseq' no

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在R中重复使用权重（特别是gam的二元响应）

我注意到许多R模型允许使用“权重”参数（例如，购物车，黄土，游戏等）。大多数帮助功能将其描述为数据的“先前权重”，但这实际上意味着什么？我有很多重复的情况和二进制响应的数据。我希望我可以使用“权重”来编码每个输入和响应组合的次数，但这似乎不起作用。我也尝试将回答作为成功的比例，以及各协变量组合的总体试验的权重，但这似乎也没有效果（至少对于gam而言）。我正在尝试为上面列出的所有模型类型执行此操作