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r - 拟合分类树并使用测试集

问题描述

library(tree)
library(ISLR)
data("Carseats")
High<-ifelse(Carseats$Sales<=8,'No','Yes')
Carseats<-data.frame(Carseats,High)
tree.Carseats<-tree(as.factor(High)~.-Sales, data = Carseats)
summary(tree.Carseats)
plot(tree.Carseats)
text(tree.Carseats,pretty=0)
set.seed(1)
train=sample(1:nrow(Carseats),200)

我写信是为了询问代码train=sample(1:nrow(Carseats),200)。

这段代码的结果只是显示了数据，我不能用它View(train)来查看数据集。

IMO，我认为对于sample，我们将选择数据集的行data(Carseats)，每个元素都应包含一些标签，例如销售，收入......

也许我对背后的理论思想感到困惑。

标签： rtreeclassificationsample

解决方案

那train=...行代码只是创建了一个包含 200 个随机数（介于 1 和 之间nrow(Carseats)）的整数向量。您实际上需要对数据进行子集化。像这样的东西：

train_index <- sample(nrow(Carseats), 200)
training_data <- Carseats[train_index, ]

然后你会希望你的测试数据有剩余的观察结果，例如，

test_data <- Carseats[-train_index, ]

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