`rpart` to pakiet języka R, który zawiera szereg procedur związanych z drzewami regresji i algorytmami partycjonowania rekurencyjnego. Ten pakiet jest często używany do rozwiązywania problemów z klasyfikacją.
Co to jest „dewiacja”, jak jest obliczana i jakie jest jej zastosowanie w różnych dziedzinach statystyki? W szczególności jestem osobiście zainteresowany jego zastosowaniami w CART (i jego implementacją w rpart w R). Pytam o to, ponieważ artykuł na wiki wydaje się nieco brakuje, a twoje...
Podczas budowania modelu CART (w szczególności drzewa klasyfikacji) przy użyciu rpart (w R) często interesujące jest wiedzieć, jakie znaczenie mają różne zmienne wprowadzone do modelu. Tak więc moje pytanie brzmi: jakie wspólne miary istnieją dla uszeregowania / pomiaru znaczenia zmiennych...
W procedurze rpart () do tworzenia modeli CART określasz parametr złożoności, do którego chcesz przyciąć drzewo. Widziałem dwie różne rekomendacje dotyczące wyboru parametru złożoności: Wybierz parametr złożoności związany z minimalnym możliwym błędem walidowanym krzyżowo. Ta metoda jest zalecana...
Minęło trochę czasu, odkąd spojrzałem na dzielenie drzew. Ostatnim razem, gdy robiłem takie rzeczy, lubię imprezę w R (stworzoną przez Hothorn). Idea wnioskowania warunkowego za pomocą próbkowania ma dla mnie sens. Ale rpart również miał apelację. W obecnej aplikacji (nie mogę podać szczegółów,...
Wersja skrócona: szukam pakietu R, który może budować drzewa decyzyjne, podczas gdy każdy liść w drzewie decyzyjnym jest pełnym modelem regresji liniowej. AFAIK, biblioteka rparttworzy drzewa decyzyjne, w których zmienna zależna jest stała w każdym liściu. Czy istnieje inna biblioteka (lub...
Jestem ciekawy praktycznej implementacji podziału binarnego w drzewie decyzyjnym - ponieważ dotyczy on poziomów predyktora jakościowego .XjXjX{j} W szczególności często będę używał pewnego rodzaju schematu próbkowania (np. Tworzenie worków, nadpróbkowanie itp.) Podczas budowania modelu...
Czy istnieje sposób, aby po zbudowaniu złożonego drzewa klasyfikacji za pomocą rpart (w R) zorganizować reguły decyzyjne dla każdej klasy? Więc zamiast uzyskać jedno wielkie drzewo, otrzymujemy zestaw reguł dla każdej z klas? (Jeśli tak to jak?) Oto prosty przykład kodu, który pokazuje...
Mam GLMM w postaci: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kiedy używam drop1(model, test="Chi"), otrzymuję inne wyniki niż w przypadku korzystania Anova(model, type="III")z pakietu samochodowego lub summary(model). Te dwa ostatnie...
Użyłem rpart.controldo minsplit=2i dostał następujące wyniki z rpart()funkcji. Czy muszę unikać podziału 3 lub 7, aby uniknąć przeładowania danych? Czy nie powinienem używać splitów 7? Proszę daj mi znać. Zmienne faktycznie używane w konstrukcji drzewa: [1] ct_a ct_b usr_a Root node error:...
Jestem nowicjuszem w analizie przeżycia, chociaż mam pewną wiedzę na temat klasyfikacji i regresji. Do regresji mamy statystyki kwadratów MSE i R. Ale jak możemy powiedzieć, że model przeżycia A jest lepszy od modelu przeżycia B, oprócz pewnego rodzaju wykresów graficznych (krzywa KM)? Jeśli to...