Error matrix for the Decision Tree model on Pred_027_2016_H2_T.csv [validate] (counts):
Predicted
Actual -1 0 1 Error
-1 7848 637 0 7.5
0 85 14055 0 0.6
1 0 7789 0 100.0
Error matrix for the Decision Tree model on Pred_027_2016_H2_T.csv [validate] (proportions):
Predicted
Actual -1 0 1 Error
-1 25.8 2.1 0 7.5
0 0.3 46.2 0 0.6
1 0.0 25.6 0 100.0
Error matrix for the Decision Tree model on Pred_027_2016_H2_T.csv [test] (counts):
Predicted
Actual -101 Error
-1785861307.20611398600.41078960100.0
Error matrix for the Decision Tree mode l on Pred_027_2016_H2_T.csv [test] (proportions):
Predicted
Actual -101 Error
-125.8207.200.24600.410.0260100.0
なるほど、ありがとうございます。ただ、論理的にどこでもarrSellと同じというわけではなかったので、混乱してしまいました。
arr_Buyカラムのみの情報
なるほど、ありがとうございます。ただ、論理的にどこでもarrSellと一致するわけではないので、混乱しました。
私も同じようにストレスを感じていましたが、arr_Sellによるフィルターがあることに気づきました。対象のものだけを古いファイルにコピーしただけです。
私も同じようにストレスを感じていましたが、arr_Sellによるフィルターがあることに気づきました。ターゲットだけを古いファイルにコピーしたところです。
Error matrix for the Decision Tree model on Pred_027_2016_H2_T.csv [validate] (counts): Predicted Actual -1 0 1 Error -1 7848 637 0 7.5 0 85 14055 0 0.6 1 0 7789 0 100.0 Error matrix for the Decision Tree model on Pred_027_2016_H2_T.csv [validate] (proportions): Predicted Actual -1 0 1 Error -1 25.8 2.1 0 7.5 0 0.3 46.2 0 0.6 1 0.0 25.6 0 100.0言葉でお願いします。
推しユニットが全くないのは理解できないんだけど？
言葉でお願いします。
わからないのは、なぜ推しユニットを全く持っていないのか、ということです。
私ではなく、Rパートです。
とても不思議なことに、-1だけが良いのです。
"0 "もあまり良くない：13986/(13986+7896+613)=62%の推測、または37.82%の誤差
私ではなく、Rパートです。
不思議なもので、-1だけがよく当たるのです。
"0 "もダメ：13986/(13986+7896+613)=62%の推測、または37.82%のエラー
かなり変で、2015年のファイルを取れば、1を当てるのでしょうか？
一般的に、3クラスという目標はあまり良くないと言われています。(-1,0)と(0.1)の2つのターゲットに分け、ポジションを決定する際に組み合わせるのがベターです。
それは、頼まれたことが逆なんです。
と逆に聞かれたことがあります。
好みの問題かもしれませんが...。
ところで、質問にお答えします。
Variables actually used in tree construction: [1] arr_Sell何らかの理由で1つの変数のみが使用された。
他の機種を待たずにランダムフォレストを かける待っていれば、投稿します。
好みの問題かもしれませんが...。
ちなみに、質問の答えですが。
何らかの理由で1つの変数のみが使用された。
他の機種を待たずにランダムフォレストをかけるもしそうなら、投稿します。
つまり、彼は別のアレイを使ったのか、それともターゲットで別のアレイを使うことを提案したのか、理解できないのです。
ただ、結果は良いので、何をどのように再現するのかを理解する必要がありますね :)