条件推断树可由party包中的ctree()函数获得。如下代码是对乳腺癌数据生成条件推断树。 (1)使用ctree()函数创建条件推断树 1 2 3 4 5 library(party) fit.ctree <-ctree(class~., data=df.train)#ctree()函数可用于条件推断树 plot(fit.ctree, main="Conditional
条件推断决策树 条件推断决策树(Conditional Inference Tree)用于解决CART(上述rpart实现的决策树算法)等决策树的两种问题:第一种是不判断统计的显著性,而在分割节点时产生的过度拟合问题;第二种是可分割为多种值得变量比其他变量更受偏爱的问题。 条件推断决策树中,会根据条件分布(Conditional Distribution)测量变量与...
高危III组的OR为37.31(95%CI:17.22-80.86)。 a.使用条件推断树分析的训练集数据进行良性(灰色)与恶性(黑色)NMLs鉴别诊断的预测模型。上半部分显示了基于预测变量(节点 1、2、3、7、8)的顺序拆分;下半部分表示将初始研究组划分为六个...
结果分析:randomForest()函数从训练集中有放回地随机抽取489个观测点,在每棵树的每个节点随机抽取3个变量,从而生成了500棵传统决策树。 1 importance(fit.forest, type=2)#给出变量重要性 结果分析:由type=2参数得到的变量相对重要性就是分割该变量时节点不纯度(异质性)的下降总量对所有树取平均。节点不纯度由Gi...
二、条件推断树: (这树真密) 验证机代码报错,还需要再次调整,先使用原始训练集进行验证看看, 正确率,(21415+4525)/30162 = 86% 较经典决策树提高了4%。 结论:在小于50K的数据中成功预测了21415,错误了2983 在大于50K的数据中,成功预测了4525,错误1239。
用于预测乳腺超声非肿块型病变的癌变风险的条件推断树模型 朱乔丹编译 Eur Radiol. 2024 Jul;34(7):4776-4788. doi: 10.1007/s00330-023-10504-7. Epub 2023 Dec 22. PMID: 38133675 摘要 目的:建立并验证一种基于影像学特征的乳腺超声检测非肿块性病变(NMLs)癌症风险的预测模型。
2 基于条件推断树的随机森林 randomForest包根据传统决策树生成随机森林,而party包中的cforest()函数则可基于条件推断树生成随机森林。当预测变量间高度相关时,基于条件推断树的随机森林可能效果更好。 library(party) set.seed(1234) fit.forest <- cforest(class~., data=df.train) #生成森林 ...
没有缺失值,但是预测值有缺失值logit.perf#输出的混淆矩阵删除了缺失值,所以结果只有200个mean(df.validate$class==logit.pred,na.rm=T)#综上在利用逻辑回归的时候可以有缺失值,算法会自动删除缺失值计算,如果不想直接删除缺失值,那么应该提前对缺失值进行处理。#决策树library(rpart)set.seed(1234)dtree=rpart...
结合材料,推断“潮汐树”形成的主要条件有①潮滩质地松软,含沙量高 ②潮汐的运动形式③地势起伏较大,侵蚀力强 ④人类活动干扰小
1. 山西省位于中国大陆东岸的内陆地区，周围山脉环绕，因此难以受到海风的影响，形成了典型的大陆性气候。2. 冬季漫长且寒冷干燥，夏季短暂而炎热多雨，春季气温日较差大，风沙现象较多，秋季气候温和但短暂。3. 茶树生长需要潮湿的环境和充足均匀的雨水，湿度不足或雨量少于1500毫米均不利于茶树的生长。4....