R 带插入符号的决策树中属性使用的奇怪结果_R_Machine Learning_Decision Tree_R Caret_C5.0

R 带插入符号的决策树中属性使用的奇怪结果

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R 带插入符号的决策树中属性使用的奇怪结果,r,machine-learning,decision-tree,r-caret,c5.0,R,Machine Learning,Decision Tree,R Caret,C5.0,我想知道在我的决策树模型中哪些变量是重要的我使用caret包的train（）得到了模型。但是属性使用的结果对于fator变量来说很奇怪下面是我的代码 set.seed（123） ctrl我自己找到了答案：）当我将train（）的参数输入方法从公式改为x和y时，这个问题已经解决了。我自己找到了答案：）当我将train（）的参数输入方法从公式改为x和y时，这个问题就解决了。 C5imp(mDt$finalModel) mTemp <- C5.0(df_train[,-1], df_tr

我想知道在我的决策树模型中哪些变量是重要的

我使用caret包的train（）得到了模型。但是属性使用的结果对于fator变量来说很奇怪

下面是我的代码

set.seed（123）
ctrl我自己找到了答案：）当我将train（）的参数输入方法从公式改为x和y时，这个问题已经解决了。我自己找到了答案：）当我将train（）的参数输入方法从公式改为x和y时，这个问题就解决了。
C5imp(mDt$finalModel)

mTemp <- C5.0(df_train[,-1], df_train$metS) 
C5imp(mTemp)