저도 긴장했는데 rr_Sell이라는 필터가 있다는 걸 깨달았습니다. 방금 대상 파일만 이전 파일에 복사했습니다.
Error matrix for the Decision Tree model on Pred_027_2016_H2_T.csv [validate] (counts):
Predicted
Actual -1 0 1 Error
-1 7848 637 0 7.5
0 85 14055 0 0.6
1 0 7789 0 100.0
Error matrix for the Decision Tree model on Pred_027_2016_H2_T.csv [validate] (proportions):
Predicted
Actual -1 0 1 Error
-1 25.8 2.1 0 7.5
0 0.3 46.2 0 0.6
1 0.0 25.6 0 100.0
Error matrix for the Decision Tree model on Pred_027_2016_H2_T.csv [test] (counts):
Predicted
Actual - 101 Error
- 1785861307.20611398600.41078960100.0
Error matrix for the Decision Tree mode l on Pred_027_2016_H2_T.csv [test] (proportions):
Predicted
Actual - 101 Error
- 125.8207.200.24600.410.0260100.0
알았어 고마워. 어딜가나 논리상 arrSell과 일치하지 않아 혼란스러웠다
arr_Buy 열에 대한 정보만
알았어 고마워. 어딜가나 논리상 arrSell과 일치하지 않아 혼란스러웠다
저도 긴장했는데 rr_Sell이라는 필터가 있다는 걸 깨달았습니다. 방금 대상 파일만 이전 파일에 복사했습니다.
저도 긴장했는데 rr_Sell이라는 필터가 있다는 걸 깨달았습니다. 방금 대상 파일만 이전 파일에 복사했습니다.
말로 표현해주세요.
나는 당신이 추측 한 것이 전혀없는 이유를 이해하지 못합니까?
말로 표현해주세요.
나는 당신이 추측 한 사람이 전혀없는 이유를 이해하지 못합니까?
그것은 내 것이 아닙니다 - 그것은 rpart입니다.
모든 것이 매우 이상합니다. -1만 잘 추측합니다.
"0"도 그렇게 뜨겁지 않습니다: 13986/(13986+7896+613) = 62% 정확 또는 37.82% 오류
그것은 내 것이 아닙니다 - 그것은 rpart입니다.
모든 것이 매우 이상합니다. -1만 잘 추측합니다.
"0"도 그렇게 뜨겁지 않습니다: 13986/(13986+7896+613) = 62% 정확 또는 37.82% 오류
굉장히 이상하지만 2015년의 파일을 가져오면 1이 맞을까요?
일반적으로 3등급의 목표는 그다지 좋지 않습니다. (-1.0)과 (0.1)의 두 가지 목표로 분할하고 위치를 결정할 때 결합하는 것이 좋습니다.
그래서 오히려 같이 가져오라고 하더군요.
그래서 오히려 같이 가져오라고 하더군요.
취향의 문제일지도...
그건 그렇고, 귀하의 질문에 대한 답변 :
Variables actually used in tree construction: [ 1 ] arr_Sell
어떤 이유로 하나의 변수만 사용되었습니다.
나머지 모델은 기다리지 않았습니다. 랜덤 포레스트 를 넣어드립니다. 기다리면 포스팅할게요
취향의 문제일지도...
그건 그렇고, 귀하의 질문에 대한 답변 :
어떤 이유로 하나의 변수만 사용되었습니다.
나머지 모델은 기다리지 않았습니다. 랜덤 포레스트를 넣어드립니다. 기다리면 포스팅할게요
그래서 나는 그것을 이해하지 못했습니다. 그가 다른 어레이를 사용했습니까, 아니면 타겟과 함께 다른 어레이를 사용하도록 제안했습니까?
결과가 좋은 것 뿐이니, 무엇을, 어떻게 재현해야 하는지 이해하셔야 합니다. :)