如何在 R 中使用 predict 命令來驗證我的訓練模型決策樹

Question

我使用“party”庫中的 ctree 函數創建了一個決策樹訓練模型，以幫助教師決定跟進哪些學生。 現在我想將這個訓練模型應用到我的測試集中，以便根據學生有多少問題來預測教師是否應該“（1）干預”、“（2）監控學生進度”或“（3）不采取任何行動”之前回答過的問題，他們答對的百分比，以及他們需要多少提示。

library(party)

D1 <- read.csv(training data with 378 observations and 4 variables: 
               prior_prob_count, prior_percent_correct, hints_count, score)

HW1。 根據學生分數創建一個分類結果變量，以使用“ifelse”語句為教師提供建議：

D1$advice <- ifelse(D1$score < 0.5, "1", ifelse(D1$score < 0.6, "2", "3"))

如果學生的分數低於 0.5，教師應介入（1）。 否則，如果學生的分數低於 0.6，教師應監控學生的進步 (2)。 否則，如果學生的分數高於 0.6，教師不應采取任何行動 (3)。

HW2。 構建預測“建議”的決策樹：

D1$advice <- as.factor(D1$advice) 
score_ctree <- ctree(advice ~ prior_prob_count + prior_percent_correct + hints, data=D1)
plot(score_ctree)  # see image for visualization

情節（score_ctree）

HW3。 上傳新的測試數據並根據舊學生生成的樹使用 predict() 命令為新學生生成預測建議

D2 <- read.csv(test data with 200 observations and 4 variables: 
               prior_prob_count, prior_percent_correct, hints_count, score)
D2$prediction <- predict(object = D2, model = score_ctree)

UseMethod("predict") 中的錯誤：沒有適用於“預測”的方法應用於“data.frame”類的對象

Answer 1

我認為你的predict參數是錯誤的。 我沒有安裝party包，但查看其他predict功能應該是：

D2$prediction <- predict(newdata = D2, object = score_ctree)