R Weka J48决策树无法处理数字类

Posted 2023-03-12

【中文标题】R Weka J48决策树无法处理数字类

【英文标题】：R Weka J48 Decision Tree Cannot handle numeric class

【发布时间】：2016-04-24 06:39:38

【问题描述】：

我在网上找到了这份文件： https://www.erpublication.org/admin/vol_issue1/upload%20Image/IJETR032129.pdf

它在第 4 页使用 RWeka 包和 R 中的 J48 函数构建决策树。在他的示例中，他具有数值和分类值。

所以，我做了一个测试，只是在列试图预测另一个。这是一个示例：

VALUE CHURNED_F
    2         1
    2         0
    2         0
    2         0
    2         0
    1         0

这是我的代码：

m2 <- J48(`CHURNED_F` ~ ., data = head(train[, -c(1)]))

但我收到此错误：

Error in .jcall(o, "Ljava/lang/Class;", "getClass") : 
  weka.core.UnsupportedAttributeTypeException: weka.classifiers.trees.j48.C45PruneableClassifierTree: Cannot handle numeric class!

我不明白这个错误，首先它是一个分类类。其次，在文档中的示例中，它完美地使用了分类列和数值列。

我怎样才能让它工作？

【参考方案1】：

J48 要求类是分类的，或者在 R 的情况下是一个因子。我相信您的“Churned_F”变量是数字的。您可以使用结构函数检查变量的类型：

str(train)  

下面的代码允许您构建 J48 树。在这里，我确保“CHURNED_F”是一个因素。

library(RWeka)
train <- data.frame(VALUE = c(2,2,2,2,2,1), CHURNED_F = factor(c(1,0,0,0,0,0)))
m2 <- J48(CHURNED_F ~., data = train)

【讨论】：

谢谢，这样它工作了：train[,3] = factor(train[,3]) 但现在我得到 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

你可以试试这个来增加堆大小......虽然bramschoenmakers.nl/en/node/726

我还没有测试过

【参考方案2】：

这意味着，您的答案列必须由字符而不是数值表示。你可以用这个方法改变它：

Wine$X1=factor(Wine$X1,levels = c(1,2,3),labels = c("Uno","Dos","Tres"))

Wine 是我的数据集。 X1 是我的答案栏。 1、2和3是答案。 Uno、Dos 和 Tres 是解析数值后想要的答案。