计算决策树准确性-误差

Question

我正在尝试评估决策树的准确性。尝试将 TestingData 和 t_pred 添加到表中时，在尝试构建表以计算决策树的准确性时遇到以下错误。

Error in table(TestingData$label, treePredict) : all arguments must have the same length

决策树代码：

tree <- rpart(x  ~ a + b + c + d + e,
              data = TrainingData[,3:7],
              method = "class",
              minsplit = 2,
              minbucket = 1,
              cp = -1)

将predict（）函数与“ TestingData”一起使用

t_pred <- predict(tree, TestingData[,3:7], type = "class")

然后，当试图创建一个表以希望计算准确性时，导致错误的原因如下

confMat <- table(TestingData$label, t_pred)

accuracy <- sum(diag(confMat))/sum(confMat)

TrainingData -98186行 | TestingData -24548行

任何解决此问题的帮助将不胜感激。