我建立了一个预测模型，将人分为两类，其中＆lt; = 50k和＆gt; 50k收入
但是当我在excel或r中打开我的文件以查看最终预测时，我只看到我在第一时间分配的级别（1和2）以简化过程
请告诉我如何保留由水平而不是水平
表示的原始值以下是我遵循的大纲
这是我的目标变量income.group 这是初始状态
str（train_gbW7HTd $ Income.Group）
chr [1：32561]“＆lt; = 50K”“＆lt; = 50K”“＆lt; = 50K”“＆lt; = 50K”“＆lt; = 50K”“＆lt; = 50K”“＆lt; = 50K “......
现在应用决策树我将我的目标变量编码为1级和2级 我使用以下代码 train $ Income.Group＆lt; - match（train $ Income.Group，unique（train $ Income.Group）） 我得到了
表（列车$ Income.Group）
1 2
24720 7841
我建立这样的决策树 set.seed（333）
fit＆lt; - rpart（Income.Group~。，data = train，method =“class”，control = rpart。control（minsplit = 20，minbucket = 100，maxdepth = 10，xval = 5） +）
做出预测 pred＆lt; - predict（fit，test，type =“class”）
pred_train＆lt; - predict（fit，train，type =“class”）
confusionMatrix（pred_train，train $ Income.Group）
保存了我的文件 solution.frame＆lt; - data.frame（ID = test $ ID，Income.Group = pred）
write.csv（solution.frame，file =“final_solution.csv”）
但是我的最终csv文件的级别1和2代表最终预测，而不是＆lt; = 50k和＆gt; 50k，这是我真正想要的。 请告诉我如何继续。 提前致谢 我已经习惯了 solution.frame $ Income.Group＆lt; - ifelse（solution.frame $ Income.Group ==“1”，“＆lt; = 50k”，“＆gt; 50k”）
但是它给Income.Group
的整个列提供了单值> 50k请告诉我该做什么，因为我坚持这一步并且无法完成我的模型提交。
答案 0 :(得分：0)
你可以使用ifelse：
train$Income.Group<-ifelse(train$Income.Group=="1","<=50K",">50K")