У меня есть эта переменная с 0's и 1's, которые были преобразованы в NO's и YES's. Имя переменной default и имя набора данных credit_train. Первоначальное решение, которое я попытался, но не сработавшее, заключалось в том, чтобы переменная класса integer default была factor с помощью следующего кода: credit_train$default <- factor(credit_train$default). Это дало переход от следующего:
> class(credit_train$default)
[1] "integer"
> class(credit_train$default)
[1] "factor"
Коэффициент был необходим для следующего алгоритма дерева решений:
credit_model <- C5.0(credit_train[-1],credit_train$default)
Но, после его проверки, было найдено следующее (Размер дерева= 0):
> credit_model
Call:
C5.0.default(x = credit_train[-1], y = credit_train$default)
Classification Tree
Number of samples: 900
Number of predictors: 20
Tree size: 0
Non-standard options: attempt to group attributes
Итак, я попытался установить коэффициенты ДА и НЕТ, поскольку 1 и 0 могли быть проблематичными.
Я включаю полный код прямо нижездесь (до проблемы):
install.packages("C50", dependencies=TRUE, repos='http://cran.rstudio.com/')
library(C50) # Gives the decision tree algorithm
#######Step 2: EXploring and Preparing the Data####
credit <- read.csv("german.csv")
credit
str(credit)
table(credit$account_check_status)
table(credit$savings)
summary(credit$duration_in_month)
summary(credit$credit_amount)
# A successful model that identifies applicants who are at
# high risk of default, allowing the bank to refuse the credit
# request before the money is given.
table(credit$default)
# Data Preparation: Create RANDOM training and test datasets
# Use 90% data for training & 10% data for testing
# B/C its not RANDOM (bank sorted data by loan amount, largest
# at end of the file & so train only on the smallest loans)
set.seed(123)
# select 900 values at random out of the sequence of integers
# of 1 to 1,000
train_sample <- sample(1000,900)
# Shows the random selection
str(train_sample)
# The 'train_sample'(900) is passed as selected rows.
credit_train <- credit[train_sample,]
# The REMAINING rows NOT passed (100) become the test
credit_test <- credit[-train_sample,]
# Check to see if randomization was done correctly by having
# 30 percent of loans with default in each of the datasets
prop.table(table(credit_train$default))
prop.table(table(credit_test$default))
#####STEP3: Training a model on the Data ######
# This is yielding a tree size of zero. Removes the default variable since it
# will be used as the target. It needs to be as class factor.
credit_model <- C5.0(credit_train[-1],credit_train$default)
Вот набор данных:
Пожалуйста, нажмите здесь для данных