Question

我认为这个问题更多地与我不理解的后端操作有关，因为这种行为似乎奇怪，至少对我而言。

当我使用（尽管极端）错误矩阵：

运行C5.0模型时

error_cost <- matrix(c(0, 1, 15, 0), nrow = 2)

和10次试验我得到10次迭代。

如果我在11到100之间的任何地方做同样的事情和试验，它会在7次迭代中提前停止，而输出，而＃34;工作＆＃34;则是垃圾。

如果我将错误矩阵更改为：

error_cost <- matrix(c(0, 1, 4, 0), nrow = 2)

将迭代次数增加到100次，迭代100次（结果非常好）。

显然我的问题在于错误成本，但我只是想了解为什么它会导致它以这种方式运行。虽然这是我正在研究的一个真正的问题，但错误成本和迭代更多的是试图理解幕后发生的事情。

思考？

提前致谢。

完整代码：

library(C50)

model_data_train$Donated <- as.factor(model_data_train$Donated)
model_data_test$Donated <- as.factor(model_data_test$Donated)

error_cost <- matrix(c(0, 4, 1, 0), nrow = 2)

dt_model10 <- C5.0(model_data_train[-113], model_data_train$Donated, 
                   trials = 100, 
                   rules = TRUE, costs = error_cost)

Answer 1

如果您在图书馆文档中深入阅读，则可以使用名为earlyStopping的控件功能进行切换：

dt_model10 <- C5.0(model_data_train[-113], model_data_train$Donated, 
               trials = 100, 
               rules = TRUE, 
               costs = error_cost,
               control=C5.0Control(earlyStopping=FALSE))

由@Kenston Choi提及

C5.0增强迭代次数提前停止

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