Câu hỏi được gắn thẻ «rpart»

"Deviance" là gì, nó được tính như thế nào và công dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau trong thống kê là gì? Đặc biệt, cá nhân tôi quan tâm đến việc sử dụng nó trong GIỎI (và việc triển khai trong rpart trong R). Tôi đang hỏi …

45 r  cart  rpart  deviance 

Khi xây dựng mô hình GIỎ HÀNG (cụ thể là cây phân loại) bằng rpart (trong R), thường rất thú vị khi biết tầm quan trọng của các biến khác nhau được giới thiệu cho mô hình là gì. Vì vậy, câu hỏi của tôi là: Những biện pháp phổ …

27 r  classification  model-selection  cart  rpart 

Trong thói quen rpart () để tạo các mô hình GIỎI, bạn chỉ định tham số độ phức tạp mà bạn muốn cắt tỉa cây của mình. Tôi đã thấy hai khuyến nghị khác nhau để chọn tham số phức tạp: Chọn tham số độ phức tạp liên quan đến …

16 r  cart  rpart 

Lâu lắm rồi tôi mới nhìn phân vùng cây. Lần trước tôi đã làm điều này, tôi thích tiệc tùng trong R (được tạo bởi Hothorn). Ý tưởng về suy luận có điều kiện thông qua lấy mẫu có ý nghĩa với tôi. Nhưng rpart cũng đã kháng cáo. Trong …

15 r  cart  rpart  partitioning 

Phiên bản ngắn: Tôi đang tìm kiếm một gói R có thể xây dựng các cây quyết định trong khi mỗi lá trong cây quyết định là một mô hình hồi quy tuyến tính đầy đủ. AFAIK, thư viện rparttạo ra các cây quyết định trong đó biến phụ thuộc …

14 r  regression  rpart  cart 

Tôi tò mò về việc triển khai thực tế phân chia nhị phân trong cây quyết định - vì nó liên quan đến các cấp độ của một công cụ dự đoán phân loại .XjXjX{j} Cụ thể, tôi thường sẽ sử dụng một số loại sơ đồ lấy mẫu (ví …

12 cart  rpart  partitioning 

Có cách nào mà một khi cây phân loại phức tạp được xây dựng bằng rpart (trong R), để tổ chức các quy tắc quyết định được tạo cho mỗi lớp không? Vì vậy, thay vì nhận được một cây khổng lồ, chúng ta có được một bộ quy tắc …

11 r  classification  cart  rpart 

Tôi có một GLMM có dạng: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Khi tôi sử dụng drop1(model, test="Chi"), tôi nhận được kết quả khác với nếu tôi sử dụng Anova(model, type="III")từ gói xe hơi hoặc summary(model). Hai cái sau cho cùng một …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Tôi là người mới tham gia phân tích sinh tồn, mặc dù tôi có một số kiến ​​thức về phân loại và hồi quy. Để hồi quy, chúng ta có số liệu thống kê MSE và R vuông. Nhưng làm thế nào chúng ta có thể nói rằng mô hình …

9 regression  survival  goodness-of-fit  cart  rpart 

Tôi đã sử dụng rpart.controlcho minsplit=2, và nhận được kết quả sau từ rpart()chức năng. Để tránh làm quá dữ liệu, tôi có cần sử dụng chia 3 hoặc tách 7 không? Tôi không nên sử dụng chia 7? Làm ơn cho tôi biết. Các biến thực sự được sử …

9 r  cart  rpart 

Theo những gì tôi hiểu, đối số cp cho rparthàm giúp cắt tỉa trước cây theo cách tương tự như đối số minsplit hoặc minbucket. Điều tôi không hiểu là cách tính giá trị CP. Ví dụ df<-data.frame(x=c(1,2,3,3,3,4), y=as.factor(c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)), method="class") mytree<-rpart(y ~ x, data = …

9 r  cart  rpart