如何解决通过pre,Rulefit包预测函数的用法
我在尝试使用pre()
函数进行分类任务的插入符号中的rulefit实现。我用下面的命令训练模型
fit = pre(output~.,data=train)
我认为创建的拟合对象是一个模型,该模型具有“规则和原始特征”作为其预测变量,并且可以用于对测试数据进行预测。
我不清楚如何使用此模型来预测测试数据的输出。
我尝试了predict(fit,test_data)
上的预测命令test_data
进行预测,得到的结果是数值向量,数值范围为.9到1.9
如果有人可以对此指导我会很有帮助。我想创建的fit对象是一个模型,如果可以的话,如何使用它来预测测试数据
关于, JJ
解决方法
摘自pre
软件包的参考手册:
使用predict.pre(pre_obj,newdata)
如果output
是二进制因子,则应在对函数family = binomial
的调用中指定pre()
。否则,默认情况下将采用高斯响应分布(与R中大多数监督学习方法一样)。确保在output
中将train
编码为二进制因子。另请参见?pre
。
默认情况下,返回的预测值在线性预测器的范围内,因此它们可以采用-Inf到Inf的值。要获得预测的概率,您需要为预测的类别指定type = "response"
或type = "class"
。另请参见?predict.pre
。
有关软件包 pre
的简短教程可以在这里找到:https://github.com/marjoleinF/pre
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