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私はRのためのbartMachineビネットを通過しています。最後には、分類問題にbartMachineを使用する例があります。これは、MASSパッケージのPima.teデータセットを使用しています。 bartMachineで "タイプ"を予測しようとすると（ビネットの直後）、私の結果をビネットのものと比較することで、私の混乱マトリックスが間違っているように見えます。私は非常に高い誤り率を得ています - そして、オフ対角線の数字は、ビネットの本当の正と負の真の数字のように非常によく見えます。誰かがこれを確認できますか？分類に続く混乱行列を見たときに、RパッケージbartMachineにエラーがありますか？
options(java.parameters = "-Xmx5g")
library(bartMachine)
set_bart_machine_num_cores(4)
data("Pima.te",package = "MASS")
X <- data.frame(Pima.te[,-8])
y <- Pima.te[,8]
bart_machine_cv <- bartMachineCV(X,y)
bart_machine_cv
ようこそに固定されるパッケージ中の標識エラーがあるように見えます。 （1）[良い質問をするにはどうすればいいですか]（1）[MCVEの作成方法]（http://stackoverflow.com/jp）/help/mcve）と（3）[Rで最小限の再現可能なサンプルを提供する方法]（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example ＃answer-5963610）。それに応じてあなたの質問を編集し、改善してください。つまり、入力データと試行したコード行（必要なパッケージをロードすることを含む）を提供します。 – lukeA