在R

Question

我在Windows 8上使用R版本3.3.2。我正在尝试使用C50包中的C5.0算法创建决策树。每当我使用成本矩阵时，决策树长度将变为零。在使用类似的代码和数据集时，我看到人们得到了结果。虽然，我并不完全确定数据集的确切相似性。 可能吗？难道我做错了什么？我附上了我的代码。

C5.0_test<-function(credit){
  credit$default<-factor(credit$default, levels = c(1, 2), labels = ("non-defaulter, defaulter"))
  set.seed(12345)
  credit_rand <- credit[order(runif(1000)), ]
  credit_train <- credit_rand[1:900, ]
  credit_test  <- credit_rand[901:1000, ]
  credit_model <- C5.0.default(credit_train[-17], credit_train$default)
  credit_pred <- predict(credit_model, credit_test)
  credit_boost10 <- C5.0.default(credit_train[-17], credit_train$default, trials = 10)
  credit_boost_pred10 <- predict(credit_boost10, credit_test)
  error_cost <- matrix(c(0, 1, 2, 0), nrow = 2) # create a cost matrix
  credit_cost <- C5.0.default(credit_train[-17], credit_train$default,
                      costs = error_cost) # Apply the cost matrix to the tree
  credit_cost_pred <- predict(credit_cost, credit_test)
  CrossTable(credit_test$default, credit_cost_pred, prop.chisq = F, prop.c = F, prop.r = F)
}