質問編集履歴
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追記2(検証用データによるモデルの評価について)
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test
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@@ -235,16 +235,29 @@
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235
235
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236
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R Gui 4.3.2 (Windows版)
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### 追記1
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データに
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+
### 追記2(検証用データによるモデルの評価について)
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```R
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+
```R
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240
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+
#学習用データを用いて決定木モデルを作成
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+
install.packages("rpart")
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242
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+
library(rpart)
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-
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243
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+
install.packages("partykit")
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243
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-
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+
library(partykit)
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244
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-
model.rp <- prune(model.rp, cp=0.001)
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245
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-
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245
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+
install.packages("dplyr")
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246
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+
library(dplyr)
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-
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+
model <
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+
rpart(hotel~., data = custTrain, cp=0.002, method=' anova')
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+
plot(as.party(model), type='simple')
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+
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+
# 未知データ(検証用データ)に対して予測を行う
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+
threshold <- 0.1
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+
model.pred <- predict(model, newdata = custTest, type = "vector") >= threshold
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+
table(model.pred, custTest[,4])
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-
```
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+
```
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+
実行結果
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+
```
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+
model.pred 0 1
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+
FALSE 29647 1434
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+
TRUE 7825 1526
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261
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+
```
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262
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+
そもそも閾値を0.5にした時点でFALSEの判定(hote=0)しか表示されない点で何かがおかしいと感じております。type = "vector"としているのは、以下のサイトを参考にしたためです。
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-
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+
https://www.appsloveworld.com/r/100/148/invalid-prediction-for-rpart-object-error
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249
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-
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250
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-
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2
追記1
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -224,7 +224,7 @@
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224
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higher.other = quantile(cust.1$other, probs=0.99)
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225
225
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cust.1$other <- ifelse(cust.1$other>higher.other, NA, cust.1$other)
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226
226
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higher.usage = quantile(cust.1$usage, probs=0.99)
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227
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-
cust.1$usage <- ifelse(cust.1$usage>higher.usage, NA, cust.1$usage)
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227
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+
cust.1$usage <- ifelse(cust.!1$usage>higher.usage, NA, cust.1$usage)
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228
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# 欠損値の削除
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229
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cust.1 <- na.omit(cust.1)
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230
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summary(cust.1)
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@@ -235,3 +235,16 @@
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235
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236
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R Gui 4.3.2 (Windows版)
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+
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+
### 追記1
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+
データに何も前処理せずに、決定木を実装し、cpの調整を行いましたが、結果は変わりませんでした。
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+
```R
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+
cust <- read.csv(file = "cust1.csv")
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+
model.rp <- rpart(hotel~., data = cust)
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+
model.rp <- prune(model.rp, cp=0.001)
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+
model.rpo <- as.party(model.rp)
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+
plot(model.rpo)
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+
```
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+
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+
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250
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+
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1
cust1.csvのダウンロードリンクを明記
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -5,7 +5,9 @@
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### 前提
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R言語を用いて、データ「[cust1.csv](https://ux.getuploader.com/subtest/download/1)」の決定木分析を行いたいです。
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+
R言語を用いて、データ「[cust1.csv](https://ux.getuploader.com/subtest/download/1)」の決定木分析を行いたいです。cust1.csvはこちらのリンクからダウンロードできます。
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+
https://ux.getuploader.com/subtest/download/1
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+
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cust1.csvのデータ項目は以下の通りで、目的変数がhotel、説明変数がidを除くそれ以外となっています。
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```
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gender 性別
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