Rpart-Modell erreicht verschiedene Ergebnisse für jeden Lauf

Question

Ich benutze das gleiche Training und Test-Set, aber aus irgendeinem Grund die Verwirrung Matrix und ausgegebenen Diagramm sind jeweils unterschiedlich verlaufen. Jede Iteration erreicht entweder aus zwei Genauigkeiten:

fit_rpart <- train(goodbad~.,method='rpart',data=training, control = rpart.control(maxdepth = 30, minsplit=30, minbucket=1, cp=0.001)) 


fancyRpartPlot(fit_rpart$finalModel) 

pred_rpart <- predict(fit_rpart, testing) 
confusionMatrix(pred_rpart, testing$goodbad, positive = 'bad') 

Answer 1

rpart Stichproben verwendet. Verwenden Sie vor jedem Lauf set.seed und Sie sollten jedes Mal das gleiche Modell erhalten.

set.seed(100) 
fit_rpart <- train(goodbad~.,method='rpart',data=training, control = rpart.control(maxdepth = 30, minsplit=30, minbucket=1, cp=0.001)) 


fancyRpartPlot(fit_rpart$finalModel) 

pred_rpart <- predict(fit_rpart, testing) 
confusionMatrix(pred_rpart, testing$goodbad, positive = 'bad')