Discussion :

[jeuneprincesse]

Bonsoir,

J'aimerais appliquer la fonction "stepclass" comme suit :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

 stepclass(y~., data = données, method = "rpart", direction= "forward")

Ça donne un message d'erreur et pour nnet aussi.

Est-ce que forward, backward ne sont pas valables pour rpart ou j'ai mal utilisé la commande ?

Merci infiniment d'avance pour toute réponse.

[A. D.]

Bonjour,

Tout d'abord, merci de préciser le package d'origine des fonctions utilisées.
Il s'agit bien ici de la fonction "stepclass" du package "klaR" ?

Ensuite, pouvez-vous indiquer le message d'erreur renvoyé ? Il sera plus facile d'essayer d'y remédier si on sait de quoi il s'agit... La solution est parfois contenue dans le message d'erreur

Sinon, si on regarde la documentation de cette fonction (?stepclass), il est indiqué que le paramètre "method" peut prendre n'importe quel nom de fonction de classification (ex: "lda") sous réserve que cette méthode possède une fonction de prédiction écrite dans R (ex: "predict.lda") et retourne ses résultats sous une forme bien précise.
Peut-être que l'erreur est à chercher de ce côté là ? Vérifiez que les méthodes de classification que vous souhaitez utiliser ici sont bien compatibles.

HTH !


Cordialement,


A.D.

[jeuneprincesse]

Bonjour,

Tout d'abord, merci de préciser le package d'origine des fonctions utilisées.
Il s'agit bien ici de la fonction "stepclass" du package "klaR" ?

Bonjour, oui KlaR
[QUOTE]

Ensuite, pouvez-vous indiquer le message d'erreur renvoyé ? Il sera plus facile d'essayer d'y remédier si on sait de quoi il s'agit... La solution est parfois contenue dans le message d'erreur

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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 `stepwise classification', using 10-fold cross-validated correctness rate of method rpart'.
46274 observations of 68 variables in 2 classes; direction: both
stop criterion: improvement less than 5%.
 
 hr.elapsed min.elapsed sec.elapsed 
       0.00        0.00        6.15 
 
Error in parse(text = x, keep.source = FALSE) : 
  <text>:2:0: unexpected end of input
1: data[, response] ~ 
   ^
In addition: There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)
> warnings()
Warning messages:
1: In cv.rate(vars = c(model, tryvar), data = data, grouping = grouping,  ... :
  error(s) in modeling/prediction step