`rpart` est un package R qui fournit un certain nombre de routines liées aux arbres de régression et aux algorithmes de partitionnement récursif. Ce package est fréquemment utilisé pour les problèmes de classification.
Qu'est-ce que la "déviance", comment est-elle calculée et quelles sont ses utilisations dans différents domaines de la statistique? En particulier, je suis personnellement intéressé par ses utilisations dans CART (et sa mise en œuvre dans rpart in R). Je pose cette question car l' article du wiki...
Lors de la construction d'un modèle CART (spécifiquement l'arbre de classification) à l'aide de rpart (dans R), il est souvent intéressant de savoir quelle est l'importance des différentes variables introduites dans le modèle. Ainsi, ma question est: Quelles sont les mesures communes existantes...
Dans la routine rpart () pour créer des modèles CART, vous spécifiez le paramètre de complexité auquel vous souhaitez tailler votre arbre. J'ai vu deux recommandations différentes pour choisir le paramètre de complexité: Choisissez le paramètre de complexité associé à l'erreur de validation croisée...
Cela fait un moment que je n'ai pas regardé le partitionnement des arbres. La dernière fois que j'ai fait ce genre de choses, j'aime faire la fête en R (créé par Hothorn). L'idée de l'inférence conditionnelle via l'échantillonnage est logique pour moi. Mais rpart avait également un attrait. Dans...
Version courte: je recherche un package R capable de construire des arbres de décision alors que chaque feuille de l'arbre de décision est un modèle de régression linéaire complet. AFAIK, la bibliothèque rpartcrée des arbres de décision où la variable dépendante est constante dans chaque feuille. Y...
Je suis curieux de connaître l'implémentation pratique d'une division binaire dans un arbre de décision - en ce qui concerne les niveaux d'un prédicteur catégorique .XjXjX{j} Plus précisément, j'utilise souvent une sorte de schéma d'échantillonnage (par exemple, ensachage, suréchantillonnage, etc.)...
Existe-t-il un moyen, une fois qu'un arbre de classification complexe est construit à l'aide de rpart (dans R), d'organiser les règles de décision produites pour chaque classe? Donc, au lieu d'obtenir un énorme arbre, nous obtenons un ensemble de règles pour chacune des classes? (si c'est le cas,...
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou...
Je l' ai utilisé rpart.controlpour minsplit=2, et a obtenu les résultats suivants de la rpart()fonction. Pour éviter de sur-ajuster les données, dois-je utiliser les divisions 3 ou 7? Ne devrais-je pas utiliser le fractionnement 7? S'il vous plaît, faites-moi savoir. Variables réellement utilisées...
D'après ce que je comprends, l'argument cp de la rpartfonction aide à pré-élaguer l'arbre de la même manière que les arguments minsplit ou minbucket. Ce que je ne comprends pas, c'est comment les valeurs CP sont calculées. Par exemple df<-data.frame(x=c(1,2,3,3,3,4), y=as.factor(c(TRUE, TRUE,...
Je suis un nouveau venu dans l'analyse de survie, même si j'ai quelques connaissances en classification et régression. Pour la régression, nous avons des statistiques MSE et R au carré. Mais comment pouvons-nous dire que le modèle de survie A est supérieur au modèle de survie B en plus d'une sorte...