Я пытаюсь использовать классификацию дерева решений для моего набора данных, который содержит 2 функции и 1 зависимую переменную, которая выглядит следующим образом: Возрастная заработная плата (Д / Н)
26 43000 0
17 57000 0
19 76000 0
27 58000 0
27 84000 0
32 150000 1
25 33000 0
Если я использую
classifier = rpart(formula = Purchased ~ ., data = training_set)
, получаю результат как
2 4 5 9
0.03296703 0.03296703 0.03296703
I нужно получить не вероятность, а наиболее вероятный результат. Но когда я использую
y_pred = predict(classifier, newdata = test_set[-3], type = 'class')
, я получаю
Ошибка в предикате.rpart (классификатор, новые данные = test_set [-3], тип = "класс"): неверный прогноз для объект "rpart"
Можете ли вы помочь мне с этим?