r - 使用rpart决策树进行数据预测

我正在使用R对称为“ d”的数据帧进行分类，其中包含结构如下的数据：



数据具有576666行，列“ classLabel”具有3级因子：一，二，三。

我正在使用rpart制作决策树：

fitTree = rpart(d$classLabel ~ d$tripduration + d$from_station_id + d$gender +  d$birthday)

我想为newdata预测“ classLabel”的值：

newdata = data.frame( tripduration=c(345,244,543,311),
                      from_station_id=c(60,28,100,56),
                      gender=c("Male","Female","Male","Male"),
                      birthday=c(1972,1955,1964,1967) )

 p <- predict(fitTree, newdata)

我希望我的结果是一个4行的矩阵，每行具有newdata的“ classLabel”三个可能值的概率。但是我在p中得到的结果是一个576666行的数据帧，如下所示：



运行predict函数时，我还会收到以下警告：

Warning message:
'newdata' had 4 rows but variables found have 576666 rows

我在哪里做错了？！

最佳答案

我认为问题是：您应该在预测代码中添加“ type ='class'”：

    predict(fitTree,newdata,type="class")

请尝试以下代码。在此示例中，我采用“ iris”数据集。

    > data(iris)
    > head(iris)
    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
  1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
  2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
  3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
  4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
  5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
  6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

  # model fitting
  > fitTree<-rpart(Species~Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width,iris)

  #prediction-one row data
  > newdata<-data.frame(Sepal.Length=7,Sepal.Width=4,Petal.Length=6,Petal.Width=2)
  > newdata
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
  1            7           4            6           2

 # perform prediction
  > predict(fitTree, newdata,type="class")
     1
  virginica
  Levels: setosa versicolor virginica

 #prediction-multiple-row data
 > newdata2<-data.frame(Sepal.Length=c(7,8,6,5),
 +                      Sepal.Width=c(4,3,2,4),
 +                      Petal.Length=c(6,3.4,5.6,6.3),
 +                      Petal.Width=c(2,3,4,2.3))

 > newdata2
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
   1            7           4          6.0         2.0
   2            8           3          3.4         3.0
   3            6           2          5.6         4.0
   4            5           4          6.3         2.3

# perform prediction
> predict(fitTree,newdata2,type="class")
      1         2         3         4
 virginica virginica virginica virginica
 Levels: setosa versicolor virginica