rpart पर टैग किए गए जवाब

"डीवियनस" क्या है, इसकी गणना कैसे की जाती है, और आंकड़ों में विभिन्न क्षेत्रों में इसके उपयोग क्या हैं? विशेष रूप से, मैं व्यक्तिगत रूप से CART में इसके उपयोगों में रुचि रखता हूं (और R में इसके कार्यान्वयन में)। मैं यह पूछ रहा हूं क्योंकि विकी-लेख में कुछ कमी …

45 r  cart  rpart  deviance 

आरएटीआर (आर) का उपयोग करके एक कार्ट मॉडल (विशेष रूप से वर्गीकरण ट्री) का निर्माण करते समय, यह जानना अक्सर दिलचस्प होता है कि मॉडल के लिए पेश किए गए विभिन्न चर का क्या महत्व है। इस प्रकार, मेरा प्रश्न है: कार्ट मॉडल में भाग लेने वाले चर के रैंकिंग …

27 r  classification  model-selection  cart  rpart 

CART मॉडल बनाने के लिए rpart () रूटीन में, आप उस जटिलता पैरामीटर को निर्दिष्ट करते हैं, जिसमें आप अपने पेड़ को प्रून करना चाहते हैं। मैंने जटिलता पैरामीटर चुनने के लिए दो अलग-अलग सिफारिशें देखी हैं: न्यूनतम संभव क्रॉस-मान्य त्रुटि के साथ जुड़े जटिलता पैरामीटर चुनें। यह विधि क्विक-आर …

16 r  cart  rpart 

पेड़ों को बांटते हुए मुझे कुछ समय हो गया है। पिछली बार मैंने इस तरह की बात की थी, मुझे आर (होथोर्न द्वारा बनाई गई) में पार्टी पसंद है। नमूना के माध्यम से सशर्त निष्कर्ष का विचार मेरे लिए समझ में आता है। लेकिन समकक्षों की भी अपील थी। वर्तमान …

15 r  cart  rpart  partitioning 

लघु संस्करण: मैं एक आर पैकेज की तलाश कर रहा हूं जो निर्णय पेड़ों का निर्माण कर सकता है जबकि निर्णय पेड़ में प्रत्येक पत्ती एक पूर्ण रैखिक प्रतिगमन मॉडल है। AFAIK, पुस्तकालय rpartनिर्णय वृक्ष बनाता है जहाँ प्रत्येक पत्ती में आश्रित चर स्थिर होता है। क्या एक और पुस्तकालय …

14 r  regression  rpart  cart 

मैं एक निर्णय वृक्ष में बाइनरी विभाजन के व्यावहारिक कार्यान्वयन के बारे में उत्सुक हूं - क्योंकि यह एक श्रेणीबद्ध भविष्यवक्ता स्तरों से संबंधित है ।एक्सजेXjX{j} विशेष रूप से, मैं अक्सर किसी फैसले के पेड़ का उपयोग करके भविष्य कहनेवाला मॉडल का निर्माण करते समय (जैसे बैगिंग, ओवरसैंपलिंग आदि) किसी …

12 cart  rpart  partitioning 

क्या एक तरीका है कि एक बार (आर में) rpart का उपयोग करके एक जटिल वर्गीकरण वृक्ष का निर्माण किया जाता है, प्रत्येक वर्ग के लिए उत्पादित निर्णय नियमों को व्यवस्थित करने के लिए? इसलिए एक विशाल वृक्ष प्राप्त करने के बजाय, हम प्रत्येक वर्ग के लिए नियमों का एक …

11 r  classification  cart  rpart 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

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 

मैं उत्तरजीविता विश्लेषण के लिए एक नवागंतुक हूं, हालांकि मुझे वर्गीकरण और प्रतिगमन में कुछ ज्ञान है। प्रतिगमन के लिए, हमारे पास MSE और R वर्ग आँकड़े हैं। लेकिन हम यह कैसे कह सकते हैं कि उत्तरजीविता मॉडल A, जीवित मॉडल B के अलावा कुछ प्रकार के चित्रमय भूखंडों (KM …

9 regression  survival  goodness-of-fit  cart  rpart 

मैंने उपयोग किया rpart.controlहै minsplit=2, और rpart()फ़ंक्शन से निम्नलिखित परिणाम प्राप्त किए हैं। डेटा को ओवरफ़िट करने से बचने के लिए, क्या मुझे विभाजन 3 या विभाजन 7 का उपयोग करने की आवश्यकता है? क्या मुझे विभाजन 7 का उपयोग नहीं करना चाहिए? कृपया मुझे बताओ। पेड़ के निर्माण में …

9 r  cart  rpart