Caret训练方法报错：提示有错误，所有RMSE指标值都丢失。
尝试使用 gbm 或 rpart 模型进行拟合时，我多次遇到此错误。最终，我使用公开可用的数据成功地重现了这个错误。我注意到，在使用CV（或重复cv）时会出现此错误。当我不使用任何拟合控制时，就不会出现此错误。有人能够解释一下为什么我始终都会遇到这个错误吗？fitControl= trainC...
为什么使用caret::train(..., method = "rpart")得到的结果与rpart::rpart(...)不同？
我正在参加Coursera实践机器学习课程，课程作业要求使用这个数据集构建预测模型。根据感兴趣的结果（标记为y，但实际上是数据集中的classe变量），将数据分割为training和testing数据集： inTrain <- createDataPartition(y = data$...
在评估表达式时出现错误：未找到对象。
我不理解这里出了什么问题。 data.train <- read.table("Assign2.WineComplete.csv",sep=",",header=T) # Building decision tree Train <- data.frame(residual.su...
R中caret rpart返回错误：“在`[.data.frame`(m, labs)中选择未定义的列”。
我将要为rpart运行一个分类任务。因为需要在多个模型中运行它，所以我需要将数据准备成稀疏格式。 当我使用以下指令运行rpart方法： control <- trainControl(method="repeatedcv", number=10, repeats=3) #Metric...
rpart: 分类变量和连续变量的回归器计算时间对比
我目前正在使用 rpart 包来拟合一个回归树，数据具有相对较少的观测值和数千个分类预测变量，这些变量只有两个可能的值。从在较小的数据上测试该包的结果来看，在这种情况下，无论我将回归变量声明为分类变量（即因子）还是保留它们（它们被编码为+/-1），都没有关系。 然而，我仍然想了解为什么将我的...
使用rpart算法生成决策树并制作桑基图
我可以使用Rpart在基础R中使用Kyphosis数据集创建一棵树： fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, method="class", data=kyphosis) printcp(fit) plot(fit,...
使用rpart构建分类树并处理分类变量
我有一个数据集，其中包含14个特征，其中一些如下所示，性别和婚姻状况是分类变量。 height,sex,maritalStatus,age,edu,homeType SEX 1. Male 2. Female MARITAL STATUS ...
使用rpart的决策树进行数据预测
我正在使用 R 对包含以下数据结构的数据帧“d”进行分类： 数据有 576666 行，“classLabel”列具有 3 级因子：ONE、TWO、THREE。 我正在使用 rpart 制作决策树。fitTree = rpart(d$classLabel ~ d$tripdurati...
获取rpart节点（即：CART）中的观测数据
我希望能够查看到达rpart决策树某个节点的所有观测数据。例如，在以下代码中： fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Start, data = kyphosis) fit n= 81 node), split, n, loss, yval, (yprob)...
使用Rpart软件生成的测试规则
我希望以编程的方式测试从树中生成的一条规则。在树中，从根到叶子节点（终端节点）的路径可以被解释为一条规则。 在R中，我们可以使用“rpart”包并执行以下操作： （在本文中，我将仅使用“鸢尾花”数据集作为示例目的） library(rpart) model <- rpart(Spec...