R predict.rpart 根據擬合的 Rpart 對象進行預測

說明

返返回自擬合的 rpart 對象的預測響應向量。

用法

## S3 method for class 'rpart'
predict(object, newdata,
       type = c("vector", "prob", "class", "matrix"),
       na.action = na.pass, ...)

參數

object	類 "rpart" 的擬合模型對象。假定這是某個函數的結果，該函數生成一個對象，該對象的命名組件與 rpart 函數返回的組件具有相同的命名組件。
newdata	包含需要預測的值的數據幀。 formula(object) 右側引用的預測變量必須按名稱出現在 newdata 中。如果缺失，則返回擬合值。
type	表示返回的預測值類型的字符串。如果 rpart 對象是分類樹，則默認返回 prob 預測，這是一個矩陣，其列是第一類、第二類等的概率。 (這與 tree 的默認行為一致)。否則，返回向量結果。
na.action	一個函數，用於確定如何處理 newdata 中的缺失值。默認設置是使用代理以構建模型時選擇的方式將它們沿著樹傳遞。其他可能性是 na.omit 和 na.fail 。
...	傳入或傳出其他方法的進一步參數。

細節

此函數是類 "rpart" 的通用函數預測的方法。可以通過為適當類的對象調用predict來調用它，也可以直接通過調用predict.rpart來調用它，而不管對象的類如何。

值

將 newdata 放入對象中即可獲得一個新對象。對於因子預測變量，如果觀測值包含不用於生長樹的級別，則將其保留在最深的可能節點，並且該節點處的 frame$yval 是預測。

如果type = "vector"：
預測響應的向量。對於回歸樹，這是節點的平均響應，對於泊鬆樹，這是估計的響應率，對於分類樹，這是預測的類別(作為數字)。

如果type = "prob"：
(對於分類樹)類別概率矩陣。

如果type = "matrix"：
完整響應的矩陣(frame$yval2如果存在，否則frame$yval)。對於回歸樹，這是平均響應，對於泊鬆樹，它是擬合樹中該節點的響應率和事件數，對於分類樹，它是至少預測類的串聯，該類計數為擬合樹中的該節點，以及類概率(某些版本rpart可能包含更多列)。

如果type = "class"：
(對於分類樹)基於響應的分類因子。

例子

z.auto <- rpart(Mileage ~ Weight, car.test.frame)
predict(z.auto)

fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis)
predict(fit, type = "prob")   # class probabilities (default)
predict(fit, type = "vector") # level numbers
predict(fit, type = "class")  # factor
predict(fit, type = "matrix") # level number, class frequencies, probabilities

sub <- c(sample(1:50, 25), sample(51:100, 25), sample(101:150, 25))
fit <- rpart(Species ~ ., data = iris, subset = sub)
fit
table(predict(fit, iris[-sub,], type = "class"), iris[-sub, "Species"])

也可以看看

predict、rpart.object