为什么我的决策树没有节点？(C5.0)

Question

我有204个数据和6个属性。

​

​

当我使用这个脚本model = C5.0(dataset1[,-7], dataset1[,7])创建包含所有数据的模型时，结果没有给出如下图所示的节点。

​

​

但是，如果我在这个脚本model = C5.0(dataset1[1:100,-7], dataset1[1:100,7])中使用100个数据，结果会给出一个很好的决策树，如下图所示。

​

​

有什么问题吗？问题出在数据上吗？谢谢。

Answer 1

检查你的树的展示，很容易看到发生了什么。第二个模型只使用100个点，并不是一个比第一个更好的模型。当您给C5.0更多的数据时，它正确地确定了更简单的模型更好。看看结果。

第一棵树(全部204个点)预测所有东西都是Lancar，错误率为27% (204个错误中有55个)。

节点2预测Lancar为55个点，误差为25.5% (14个误差)。

节点4预测Lancar为25个点，误差为28.0% (7个误差)。

节点7预测Macet为12个点，误差为41.7% (5个误差)。

总误差为30 / 100或30.0% -比更简单模型的27%的错误率更差。C5.0简单地确定了可用的最佳模型是预测所有点都在多数类中(Lancar)。