Question

假设我使用mvpart拟合多变量回归树。如何从拟合中获得关于非种子数据的多变量预测？

例如，假设我正在使用以下方法：

require(mvpart)
data(spider)
fit <- mvpart(data.matrix(spider[,1:12])~data.matrix(spider[,13:ncol(spider)]),spider,xv="1se",pca=TRUE)

如何让predict功能与fit一起使用？

例如，如果我想预测一行，请假设spider[1,]？

Answer 1

我有同样的问题，并认为我设法搞清楚了。你现在可能也有，但对于通过谷歌搜索找到这个的其他人：

如果您预测多变量响应（这就是您使用mvpart的原因），请务必选择type =＆＃34; matrix＆＃34;当你运行predict.rpart。

##setup your mvpart fitting    
require(mvpart)
data(spider)
fit <- mvpart(data.matrix(spider[,1:12])~data.matrix(spider[,13:ncol(spider)]),spider,xv="1se",pca=TRUE)

###predict from testing data,
###you don't need to seperate test.x and test.y since the predict function is only looking for the x variables in the mvpart model
fit.predict<-predict(fit, newdata=test.data, type="matrix")

您可以从fit.predict对象中选择一行：

fit.predict[1,]

如何从mvpart包中获取预测

1 个答案: