Statistiken und Big Data rpart

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Was ist Abweichung? (speziell im WARENKORB / Teil)

Was ist "Abweichung", wie wird sie berechnet und wie werden sie in verschiedenen Bereichen der Statistik verwendet? Insbesondere interessiere ich mich persönlich für die Verwendung in CART (und die Implementierung in rpart in R). Ich frage dies, da der Wiki-Artikel etwas zu wünschen übrig lässt und Ihre Einsichten sehr willkommen …

45 r cart rpart deviance

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Wie wird die „variable Wichtigkeit“ bei der Verwendung von CART gemessen / eingestuft? (speziell mit {rpart} von R)

Wenn Sie ein CART-Modell (insbesondere einen Klassifizierungsbaum) mit rpart (in R) erstellen, ist es häufig interessant zu wissen, welche Bedeutung die verschiedenen Variablen haben, die in das Modell eingeführt werden. Meine Frage lautet daher: Welche gängigen Maße gibt es für das Ranking / Messen der Variablenwichtigkeit von beteiligten Variablen in …

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Komplexitätsparameter in CART auswählen

In der Routine rpart () zum Erstellen von CART-Modellen geben Sie den Komplexitätsparameter an, auf den Sie Ihren Baum beschneiden möchten. Ich habe zwei verschiedene Empfehlungen für die Auswahl des Komplexitätsparameters gesehen: Wählen Sie den Komplexitätsparameter aus, der mit dem minimal möglichen quervalidierten Fehler verknüpft ist. Diese Methode wird von …

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Aufteilen von Bäumen in R: party vs. rpart

Es ist schon eine Weile her, dass ich mir das Teilen von Bäumen angesehen habe. Als ich das letzte Mal so etwas gemacht habe, mag ich Party in R (erstellt von Hothorn). Die Idee der bedingten Folgerung durch Stichproben ist für mich sinnvoll. Aber rpart hatte auch Anklang. In der …

15 r cart rpart partitioning

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Regressionsbaumalgorithmus mit linearen Regressionsmodellen in jedem Blatt

Kurzversion: Ich suche ein R-Paket, das Entscheidungsbäume erstellen kann, während jedes Blatt im Entscheidungsbaum ein vollständiges lineares Regressionsmodell ist. AFAIK, die Bibliothek rparterstellt Entscheidungsbäume, in denen die abhängige Variable in jedem Blatt konstant ist. Gibt es eine andere Bibliothek (oder eine rpartEinstellung, die mir nicht bekannt ist), die solche Bäume …

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Unterschied in der Implementierung von binären Teilungen in Entscheidungsbäumen

Ich bin gespannt auf die praktische Umsetzung einer binären Aufteilung in einem Entscheidungsbaum - bezogen auf Ebenen eines kategorialen Prädiktors .XjXjX{j} Insbesondere verwende ich beim Erstellen eines Vorhersagemodells unter Verwendung eines Entscheidungsbaums oft ein Stichprobenverfahren (z. B. Absacken, Überstichproben usw.), um die Genauigkeit und Stabilität der Vorhersage zu verbessern. Während …

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Einen Klassifikationsbaum (in rpart) in ein Regelwerk organisieren?

Gibt es eine Möglichkeit, nach Erstellung eines komplexen Klassifizierungsbaums mit rpart (in R) die für jede Klasse erstellten Entscheidungsregeln zu organisieren? Anstatt also einen riesigen Baum zu bekommen, bekommen wir eine Reihe von Regeln für jede der Klassen? (Wenn das so ist, wie?) Hier ist ein einfaches Codebeispiel, um Beispiele …

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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?

Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …

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

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Wie bewertet man die Anpassungsgüte für Überlebensfunktionen?

Ich bin ein Neuling in der Überlebensanalyse, obwohl ich einige Kenntnisse in Klassifikation und Regression habe. Für die Regression haben wir MSE- und R-Quadrat-Statistiken. Aber wie können wir sagen, dass das Überlebensmodell A neben einigen grafischen Darstellungen (KM-Kurve) dem Überlebensmodell B überlegen ist? Wenn möglich, erläutern Sie den Unterschied anhand …

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Wie wähle ich die Anzahl der Teilungen in rpart ()?

Ich habe rpart.controlfür verwendet minsplit=2und habe die folgenden Ergebnisse von der rpart()Funktion erhalten. Muss ich Splits 3 oder Splits 7 verwenden, um eine Überanpassung der Daten zu vermeiden? Sollte ich nicht Splits 7 verwenden? Lass es mich wissen, bitte. Tatsächlich in der Baumkonstruktion verwendete Variablen: [1] ct_a ct_b usr_a Root …

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Wie werden CP-Werte (Cost Complexity) in RPART (oder Entscheidungsbäumen im Allgemeinen) berechnet?

rpartSoweit ich weiß, hilft das Argument cp für die Funktion dabei, den Baum auf die gleiche Weise wie die Argumente minsplit oder minbucket vorab zu bereinigen. Was ich nicht verstehe, ist, wie CP-Werte berechnet werden. Zum Beispiel 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 = …

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Unterschied zwischen Gewichten und vor in Teil und wie man sie verwendet

Ich habe eine Frage zu den "Gewichten" und "Prior" in Rs rpart-Funktion. Diese Frage wurde hier schon einmal gestellt , aber die Antwort macht keinen Sinn. Derzeit habe ich sehr unausgeglichene Daten, bei denen das Ziel nur 0,0066% des gesamten Datensatzes beträgt, der über 2 Millionen Zeilen enthält. Ich möchte …

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Als «rpart» getaggte Fragen