通过pre，Rulefit包预测函数的用法

问题描述

我在尝试使用pre()函数进行分类任务的插入符号中的rulefit实现。我用下面的命令训练模型

fit = pre(output~.,data=train)

我认为创建的拟合对象是一个模型，该模型具有“规则和原始特征”作为其预测变量，并且可以用于对测试数据进行预测。

我不清楚如何使用此模型来预测测试数据的输出。

我尝试了predict(fit,test_data)上的预测命令test_data进行预测，得到的结果是数值向量，数值范围为.9到1.9

如果有人可以对此指导我会很有帮助。我想创建的fit对象是一个模型，如果可以的话，如何使用它来预测测试数据

关于， JJ

解决方法

摘自pre软件包的参考手册：

使用predict.pre(pre_obj,newdata)

,

如果output是二进制因子，则应在对函数family = binomial的调用中指定pre()。否则，默认情况下将采用高斯响应分布（与R中大多数监督学习方法一样）。确保在output中将train编码为二进制因子。另请参见?pre。

默认情况下，返回的预测值在线性预测器的范围内，因此它们可以采用-Inf到Inf的值。要获得预测的概率，您需要为预测的类别指定type = "response"或type = "class"。另请参见?predict.pre。

有关软件包 pre 的简短教程可以在这里找到：https://github.com/marjoleinF/pre