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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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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
我使用此代码对C5.0进行计算，并对数据进行10倍交叉验证和ROC度量：
tuned <- train (training, class, method="C5.0", tuneLength=11, tuneGrid
浏览 2提问于2015-06-01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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我正在使用R包C50来训练一个C5.0决策树，它具有相对较大的数据集，其中包含大约700万个观察值和25个变量(整数、数值、因子、有序因子)：
C5Tree <- C5.0(Fraud ~ ., data
浏览 0提问于2015-09-22得票数 1
,]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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UseMethod中的错误(“QuinlanAttributes”)：没有适用于类“逻辑”对象的“QuinlanAttributes”方法
浏览 3提问于2017-03-27得票数 1
labels =perf <- performance(pred, measure = "tpr", x.measure = "fpr")
model <- C5.0当我试图用c5.0模型使用相同的东西时，我会得到错误
我无法找到性能方法所需的格式，或者我的预测是否需要其他的格式。
浏览 0修改于2016-07-11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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当我运行一个C5.0模型时，其错误矩阵(尽管是极端的)为：10次试验，我得到10次迭代。<- as.factor(model_data_test$Donated)
dt_model10 <- C5.0
浏览 1修改于2014-06-03得票数 1
我在网络上搜索了很多，但没有找到任何有用的描述‘成本’参数的C5.0函数在R，从C5.0 R手册，它只是说“一个与可能的错误相关的成本矩阵。该矩阵应该有C列和行，其中C是类级别的数目”。
浏览 0提问于2013-08-13得票数 4
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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。
浏览 3提问于2020-02-19得票数 0
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但是，当我试图在我的数据上运行上述的c5.0建模节点时，该节点生成了一个只包含一个叶子的建模块，因此模型中没有决策规则。我将以前的数据划分为训练和测试子集(70-30)。
浏览 2修改于2019-03-06得票数 0
我正在开发一个闪亮的应用程序，让用户按需选择因变量/自变量，然后执行C5.0来生成摘要和树图。但是，在生成情节时会出现错误消息。有人知道解决办法吗？uiOutput('choose_y'), actionButton('c50', label = 'Generate C5.0label = 'Choose Predictors', choices = x_choices)
ob
浏览 1修改于2017-07-20得票数 2
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itapproved <- approved[order(runif(429949)), ]approved_train <- approved_train[,2:20]
summary(
浏览 0修改于2015-11-25得票数 1
我想在两种不同的分类方法之间进行比较，即分别在库start和c50中的ctree和C5.0，比较是为了测试它们对初始起点的敏感性。library("foreign"); # for read.arfflibrary("C50") # for C5.0
return(errors);C50ErrorCount <- funct
浏览 0修改于2013-03-26得票数 2
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我不明白为什么as.party.c5.0函数和C5.0函数的拟合方式不完全一样。它适用于第一个试验，但不适用于其他试验。例如：fullTree_prun_iris_Winow <- C5.0(Species ~ ., data =poc_db, trials = 10,control = C5.0Control
浏览 2提问于2017-07-06得票数 0
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