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アールメカブ
R_ClassificationAndRegressionTrees
をテンプレートにして作成
開始行:
''CARS''(Classification And Regression Trees) における
Cost-Complexity Pruning
10-fold cross-validation によって最適な pruning の数を見...
以下は[[Analyzing Linguistic Data:http://www.amazon.co.jp...
英語において与格（〜に）を表現する句として，名詞NP(give t...
# p.162
# CARS の実行
dative.rp <- rpart(RealizationOfRecipient ~ .,
data = dative[, -c(1,3)])
# p.163
plot(dative.rp, compress = T, branch = 1, margin = 0.1)
text(dative.rp, use.n = T, pretty = 0)
# p. 164
# 10-cross validation を実行してプロットする
plotcp(dative.rp) # cp
#ref(baayen163.png,center,nowrap,CARSの実行結果)
この図で，横の点線は，最小点の平均から標準誤差一個分を表...
# しかし conservative に 0.041 を採用して Tree を作ってみる
dative.rp1 <- prune(dative.rp , cp = 0.041)
plot(dative.rp1, compress = T, branch = 1, margin = 0.1)
text(dative.rp1, use.n = T, pretty = 0)
dative.rp1
# p. 165
head(predict(dative.rp1))
choiceIsNP <- predict(dative.rp1)[,1] >= 0.5
preds <- data.frame(obs =
dative$RealizationOfRecipient, choiceIsNP)
head(preds)
xtabs(~ obs + choiceIsNP, data = preds)
終了行:
''CARS''(Classification And Regression Trees) における
Cost-Complexity Pruning
10-fold cross-validation によって最適な pruning の数を見...
以下は[[Analyzing Linguistic Data:http://www.amazon.co.jp...
英語において与格（〜に）を表現する句として，名詞NP(give t...
# p.162
# CARS の実行
dative.rp <- rpart(RealizationOfRecipient ~ .,
data = dative[, -c(1,3)])
# p.163
plot(dative.rp, compress = T, branch = 1, margin = 0.1)
text(dative.rp, use.n = T, pretty = 0)
# p. 164
# 10-cross validation を実行してプロットする
plotcp(dative.rp) # cp
#ref(baayen163.png,center,nowrap,CARSの実行結果)
この図で，横の点線は，最小点の平均から標準誤差一個分を表...
# しかし conservative に 0.041 を採用して Tree を作ってみる
dative.rp1 <- prune(dative.rp , cp = 0.041)
plot(dative.rp1, compress = T, branch = 1, margin = 0.1)
text(dative.rp1, use.n = T, pretty = 0)
dative.rp1
# p. 165
head(predict(dative.rp1))
choiceIsNP <- predict(dative.rp1)[,1] >= 0.5
preds <- data.frame(obs =
dative$RealizationOfRecipient, choiceIsNP)
head(preds)
xtabs(~ obs + choiceIsNP, data = preds)
ページ名:
