Statistiche e Big Data rpart

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Cos'è Deviance? (in particolare in CART / rpart)

Che cos'è "Devianza", come viene calcolata e quali sono i suoi usi in diversi campi nelle statistiche? In particolare, sono personalmente interessato ai suoi usi in CART (e alla sua implementazione in rpart in R). Lo sto chiedendo poiché l' articolo wiki sembra in qualche modo carente e le tue …

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Come misurare / classificare "importanza variabile" quando si utilizza CART? (in particolare usando {rpart} da R)

Quando si costruisce un modello CART (in particolare l'albero di classificazione) utilizzando rpart (in R), è spesso interessante sapere qual è l'importanza delle varie variabili introdotte nel modello. Pertanto, la mia domanda è: quali misure comuni esistono per classificare / misurare l'importanza delle variabili partecipanti in un modello CART? E …

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Scelta del parametro di complessità in CART

Nella routine rpart () per creare modelli CART, si specifica il parametro di complessità su cui si desidera eliminare l'albero. Ho visto due diversi consigli per la scelta del parametro complessità: Scegliere il parametro di complessità associato all'errore minimo possibile con convalida incrociata. Questo metodo è raccomandato da Quick-R e …

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Partizionare gli alberi in R: party vs. rpart

È passato un po 'di tempo da quando ho visto gli alberi di partizionamento. L'ultima volta che ho fatto questo genere di cose, mi piace la festa in R (creata da Hothorn). L'idea dell'inferenza condizionale tramite campionamento ha senso per me. Ma anche rpart aveva un fascino. Nell'attuale applicazione (non …

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Algoritmo dell'albero di regressione con modelli di regressione lineare in ogni foglia

Versione breve: sto cercando un pacchetto R in grado di costruire alberi decisionali mentre ogni foglia dell'albero decisionale è un modello di regressione lineare completo. AFAIK, la libreria rpartcrea alberi decisionali in cui la variabile dipendente è costante in ogni foglia. Esiste un'altra libreria (o rpartun'impostazione di cui non sono …

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Differenza nell'implementazione delle suddivisioni binarie negli alberi delle decisioni

Sono curioso dell'implementazione pratica di una divisione binaria in un albero decisionale, in quanto si riferisce ai livelli di un predittore categorico .XjXjX{j} Nello specifico, spesso userò una sorta di schema di campionamento (ad es. Insaccamento, sovracampionamento, ecc.) Quando creerò un modello predittivo usando un albero decisionale, al fine di …

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Organizzare un albero di classificazione (in parte) in un insieme di regole?

C'è un modo in cui una volta costruito un albero di classificazione complesso usando rpart (in R), per organizzare le regole di decisione prodotte per ogni classe? Quindi, invece di ottenere un albero enorme, otteniamo un insieme di regole per ciascuna delle classi? (se é cosi, come?) Ecco un semplice …

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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?

Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …

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Come valutare la bontà dell'adattamento per le funzioni di sopravvivenza

Sono un nuovo arrivato nell'analisi di sopravvivenza, anche se ho una certa conoscenza della classificazione e della regressione. Per regressione, abbiamo statistiche MSE e R quadrate. Ma come possiamo dire che il modello di sopravvivenza A è superiore al modello di sopravvivenza B oltre a qualche tipo di grafici (curva …

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Come scegliere il numero di divisioni in rpart ()?

Ho usato rpart.controlper minsplit=2e ho ottenuto i seguenti risultati dalla rpart()funzione. Per evitare un overfitting dei dati, devo usare le split 3 o le split 7? Non dovrei usare split 7? Per favore mi faccia sapere. Variabili effettivamente utilizzate nella costruzione di alberi: [1] ct_a ct_b usr_a Root node error: …

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