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我想在R的C5.0算法中尝试K倍交叉验证，
下面是我使用的代码。有人能建议我怎么把k-折叠也包括进去吗？Classifi_C5.0 <- c5.0(目标~，数据= training_data_SMOTED，trails = 500，control =C5.0控制(minCases= mincases_count
浏览 0提问于2015-07-01得票数 0
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SPSS与C&RT、C5.0和CHAID一起实现了QUEST。相对来说，探索在教科书中很少涉及--与其他决策树算法相比，它的优缺点是什么？它是如何分裂的？为什么它(显然)不像C&RT或C5.0那样被广泛使用？
浏览 0提问于2016-06-28得票数 2
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我有一个使用c5.0算法的分类模型，脚本如下。pola = C5.0(train_set[,-8], train_set[,8]) 然后，我使用此脚本显示决策树。
浏览 6提问于2020-06-13得票数 0
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R Studio查询定义train.indices <- sample(1:nrow(iris), 100)是做什么的？
谢谢。
浏览 0修改于2020-01-04得票数 0
我有一个ML算法的字符向量，它的末尾附加了1到2个数字，我试图匹配它(并最终摆脱它)。问题是我有一些精选的算法，它们的原始名称中包含数字，我也想保留这些数字。例如svmLinear2和C5.0。<- c("svmLinear234", "svmLinear25", "C5.05", "C5.053", "gamSpline34", "bagEarth8")
首先，我考虑合并一个负向回溯来避开算法的字
浏览 0修改于2019-12-09得票数 2
我找到昆兰的，但它是用C写的.有人见过C4.5算法的开源C++实现吗？更新
我一直在考虑围绕C5.0算法(c5.0)的C实现编写一个瘦C++包装器的选项。我下载并编译了C5.0算法的C实现，但它似乎很难移植到C++。
浏览 4修改于2012-05-29得票数 6
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//And finally I fit the model with the formula到目前为止，一切都很好(formula, data=data, trials=10)model <- C5.0(ID ~ ., data=data, trials=10)但是如果对C5.0的调用是：
model <- C
浏览 0提问于2018-01-24得票数 1
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我正在为C5.0软件包寻找类似的东西。library(C50)t = factor(iris$Species)#summary(model)
浏览 3修改于2017-05-23得票数 1
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., data = train, method = "C5.0", trControl = trainControl(method = 'cv', number = 10), tuneGrid = grarguments imply differing number of rows: 4160, 208, 0建议的解决方案是使用bestTune从列车对象中手动定义相应的c5.0然后绘制c5.0模型，通常如下：
c5model = C5.0(x = x, y
浏览 2修改于2020-05-12得票数 2
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这是一个多类问题，我需要建立分类器，对于一个新的数据点，算法应该能够识别该数据点是属于现有的类还是属于新的类(C+1)。我用的是C5.0的boosted决策树算法。请任何人为此提出任何其他替代方法/算法。
Sri
浏览 0提问于2016-11-28得票数 0
我有以下代码 #install.packages("C50")credit_model = C5.0(credit_train[-2], # field 21 isError: C5.0 models require a factor outcome 但是如果我尝试将默认值转换为这样的因子： #install.packages("C50")credit_train$default<-as.factor(credit_train$default)
cr
浏览 129修改于2020-12-14得票数 0
IntensityRisk)gempaTrain <- gempaDF[1:4000,]C50_model <- C5.0gempaTrain[,-1], gempaTrain[,1])Error in C5.0.default(gempaTrain[, -1], gempaTrain[, 1]) : 我已将其改为：
C50_model <
浏览 2修改于2017-10-04得票数 0
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我遇到了以下问题: C5.0在函数调用中有一个句号，这会抛出一个Python错误。有没有办法在Python中调用这个C5.0函数而不抛出错误？谢谢。
浏览 2提问于2016-12-10得票数 1
脚本生成并循环3200个原始数据版本(n=48、p=30)，并评估它们是否适合使用knn、svmRadial、svmPolynomial、randomForest、gbm和C5.0进行分类。由于某些原因，C5.0导致R在1900-2800版本之间崩溃。每次崩溃R的训练/测试数据版本是不同的。使用所有其他分类器运行脚本运行良好。用于C5.0的代码是：tryCatch({
C50_fit <- train(t
浏览 5修改于2014-01-20得票数 1
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,]credit_test<-credit_rand[901:1000,]credit_model<-C5.0，似乎我应该去掉最后一列，它是默认值，但我得到了以下错误： C5.0models require a factor outcomecredit_model<-<
浏览 0提问于2015-06-24得票数 9
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为什么不使用C5.0树呢？既然C5.0树通常比CART有更好的性能，为什么人们仍然使用CART来构建随机森林(或者人们已经在这样做了)？
浏览 0提问于2020-02-15得票数 1
See5 / C5.0是从规则任务获得的数据挖掘工具.' failed./Makefile: line 74: c5.0:: command not found
./Mak
浏览 0修改于2019-03-17得票数 1
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我想使用tidymodels来拟合一个基于C5.0规则的分类模型。我已将模型指定如下 C5_rules() %>% set_mode("classification")
非常感谢!
浏览 6提问于2021-09-30得票数 1
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