Preguntas etiquetadas con rpart

¿Qué es la "desviación", cómo se calcula y cuáles son sus usos en diferentes campos de las estadísticas? En particular, estoy personalmente interesado en sus usos en CART (y su implementación en rpart en R). Estoy preguntando esto ya que el artículo wiki parece algo deficiente y sus ideas serán …

45 r  cart  rpart  deviance 

Cuando se construye un modelo CART (específicamente un árbol de clasificación) usando rpart (en R), a menudo es interesante saber cuál es la importancia de las diversas variables introducidas en el modelo. Por lo tanto, mi pregunta es: ¿Qué medidas comunes existen para clasificar / medir la importancia variable de …

27 r  classification  model-selection  cart  rpart 

En la rutina rpart () para crear modelos CART, usted especifica el parámetro de complejidad al que desea podar su árbol. He visto dos recomendaciones diferentes para elegir el parámetro de complejidad: Elija el parámetro de complejidad asociado con el mínimo error posible de validación cruzada. Quick-R y HSAUR recomiendan …

16 r  cart  rpart 

Ha pasado un tiempo desde que miré la partición de árboles. La última vez que hice este tipo de cosas, me gusta la fiesta en R (creada por Hothorn). La idea de inferencia condicional a través del muestreo tiene sentido para mí. Pero rpart también tuvo atractivo. En la aplicación …

15 r  cart  rpart  partitioning 

Versión corta: estoy buscando un paquete R que pueda construir árboles de decisión, mientras que cada hoja en el árbol de decisión es un modelo de regresión lineal completo. AFAIK, la biblioteca rpartcrea árboles de decisión donde la variable dependiente es constante en cada hoja. ¿Hay otra biblioteca (o una …

14 r  regression  rpart  cart 

Tengo curiosidad acerca de la implementación práctica de una división binaria en un árbol de decisión, ya que se relaciona con los niveles de un predictor categórico .XjXjX{j} Específicamente, a menudo utilizaré algún tipo de esquema de muestreo (por ejemplo, embolsado, sobremuestreo, etc.) al construir un modelo predictivo utilizando un …

12 cart  rpart  partitioning 

¿Hay alguna manera de que una vez que se construya un árbol de clasificación complejo usando rpart (en R), para organizar las reglas de decisión producidas para cada clase? Entonces, en lugar de obtener un árbol enorme, ¿obtenemos un conjunto de reglas para cada una de las clases? (¿si es …

11 r  classification  cart  rpart 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

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 

Soy un recién llegado al análisis de supervivencia, aunque tengo algunos conocimientos en clasificación y regresión. Para la regresión, tenemos estadísticas de MSE y R cuadrado. Pero, ¿cómo podemos decir que el modelo de supervivencia A es superior al modelo de supervivencia B además de algún tipo de gráficos (curva …

9 regression  survival  goodness-of-fit  cart  rpart 

He utilizado rpart.controlpara minsplit=2, y obtuvo los siguientes resultados de rpart()la función. Para evitar sobreajustar los datos, ¿necesito usar splits 3 o splits 7? ¿No debería usar splits 7? Por favor hagamelo saber. Variables realmente utilizadas en la construcción de árboles: [1] ct_a ct_b usr_a Root node error: 23205/60 = …

9 r  cart  rpart 

Por lo que entiendo, el argumento cp de la rpartfunción ayuda a podar previamente el árbol de la misma manera que los argumentos minplit o minbucket. Lo que no entiendo es cómo se calculan los valores de CP. Por ejemplo 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 ~ …

9 r  cart  rpart