在predict.rpart中无法设置type = “class”

我正在尝试对我的数据集使用决策树分类，我的数据集包含2个特征和1个依赖变量，数据看起来像这样：年龄薪水购买(Y/N)

26 43000 0

17 57000 0

19 76000 0

27 58000 0

27 84000 0

32 150000 1

25 33000 0

如果我使用

classifier = rpart(formula = Purchased ~ ., data = training_set)

我得到的结果是

2 4 5 9
0.03296703 0.03296703 0.03296703 0.03296703

我需要得到的不是概率，而是最可能的结果。但当我使用

y_pred = predict(classifier, newdata = test_set[-3], type = 'class')

我得到

Error in predict.rpart(classifier, newdata = test_set[-3], type = “class”) : Invalid prediction for “rpart” object

你能帮我解决这个问题吗？

回答：

找到了解决方案。我应该将依赖变量编码为因子：

dataset$Purchased = factor(dataset$Purchased, levels = c(0, 1))

添加了这行代码后，一切正常工作。

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