每个观察值可以获取1个以上预测的分类树

Question

我正在从分类树algorythm familiy中寻找算法from，它可以为每个观察值提供数量(多于1个)的预测(按某些排序的顺序)。更具体地说，我有10个二元目标模型来预测10个级别的目标变量。我如何以这种方式组合模型，以获取具有置信度水平的预定义数量的预测。例如，我希望我的“组合”模型为每个观察值获取2个预测。一种可能的方法是，对于特定的观察结果，采用具有最高精度的2个二进制模型并获取它们。如何计算这两组预测的“平均”精度？如果有人能提供rpart包中的文献和R代码示例，那将会更有帮助。谢谢

Answer 1

在predict.rpart的rpart文档中: type =c(“向量”，“探测”，“类”，“矩阵”)

像这样使用：

predict(${some r part model}, type="prob")

它将为您提供每个类别的概率向量