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R语言,决策树回归
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Handy77
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2018-05-10
吴喜之老师的书
#交叉验证MSE=rep(0,Z)for(i in 1:Z){ m=mm[[i]] M=mean((w[m,D]-mean(w[m,D]))^2) a=rpart(y~.,w[-m,]) MSE[i]=mean((w[m,D]-predict(a,w[m,]))^2/M) }决策树画出来后,进行交叉验证时提示一个变数的长度不对,但检查了无缺失值
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