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Problème prediction

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Message par Charlottesi le Lun 19 Aoû 2013 - 7:16

Bonjour à tous,

je possède un jeu de données quantitatives (10 variables) pour prédire une variable qualitative de 6 valeurs (croissant, décroissant, stable, en cloche, en cloche inversé et indéterminé).

1) j'ai réalisé un arbre de classification mais il n'a qu'une branche avec uniquement deux patterns (stable et indeterminé) --> ce qui est assez mauvais on peut le dire

Code:
model<-rpart(data[,1]~data[,2]+data[,3]+data[,5]+data[,6]+data[,7]+data[,8]+data[,9]+data[,10]+data[,11])
2) avec une flexible discriminant analysis il peut me predire les valeur avec une erreur de 0.28 (ce qui est plutôt bon)

Code:
model<-fda(data[,1]~data[,2]+data[,3]+data[,5]+data[,6]+data[,7]+data[,8]+data[,9]+data[,10]+data[,11])
pourquoi une telle différence dans les résultats ?

3) Une fda ou mda est-il capable de prendre des variables qualitatives ? j'ai essayé de lui ajouter une variable qualitative et il n'a pas envoyé de message d'erreur !!Exclamation 

D'avance merci à ceux qui me liront,
A+

Charlottesi

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Message par droopy le Ven 23 Aoû 2013 - 8:32

Bonjour,

sauf erreur de ma part les arbres de classifications ne sont fait que pour des variables expliquées binaires. Il se peut donc qu'il ne distingue que les deux dernières modalités de ta variable expliquée.

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