用链子在R中进行预测

Question

我和CHAID一起做了一个模型。现在，我想使用它来预测一个变量--就像使用tree()或rpart()一样：

MA_CHAID <- chaid(Data$target
              ~ Data$factor1
              + Data$factor2,
              control = chaid_control(minprob = 0.001,
                                      minsplit = 500,minbucket = 200),
              data = Data
               )

Data$MA_predict <- predict(MA_CHAID, Data)

但我得到了一条错误信息：

$<-.data.framework‘(’tmp‘，MA_predict，value = c(1L，1L)中的错误:替换有124855行，数据有379031行

有什么想法吗？

谢谢!

Answer 1

CHAID树是由缺少值的预测器组成的。

该算法排除了所有缺少值的行。这就是为什么这个模型的建立只有一半的案例。

我的下一个尝试将是将“缺失”作为自己的一个类别。