【发布时间】：2017-02-21 17:01:12
【问题描述】：
我正在尝试构建二叉决策树，并且只选择目标集中度为 75%（或更高）的节点（是与否）
只有那些节点有 75% 或更大的人才能得到治疗。
有没有一种方法可以改变决策树目标，以最大化至少 75% 是（或其他数字）的观察次数？
如果有帮助，我可以模拟一些代码。
【问题讨论】：
标签： r cart decision-tree
【发布时间】：2017-02-21 17:01:12
【问题描述】：
您是否希望您的决策树能够预测大于 75% 的结果？如果是这样，当目标列是 >.75 时创建一个为 true 的列，并将该列用作结果
df$newOutcome <- df$oldOutcome > .75
【讨论】：
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我相信这会给我大于 75% 的节点。
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我正在尝试找到一种方法来创建至少 75% 准确率的节点。我的目标是获得至少 x% 准确率的最多观察结果。