R/cv10rpart2.R

In dprep: Data Pre-Processing and Visualization Functions for Classification

cv10rpart2 <-
function (datos) 
{
#    library(rpart)
    datos = as.data.frame(datos)
    n <- dim(datos)[1]
    p <- dim(datos)[2]
    nombres <- colnames(datos)
    f1 <- as.formula(paste(nombres[p], ".", sep = "~"))
    salida <- matrix(0, 1, 10)
    azar <- datos[rank(runif(n)), ]
    azar[, p] <- as.factor(azar[, p])
    parti <- floor(n/10)
    for (j in 1:10) {
        cc <- ((j - 1) * parti + 1):(j * parti)
        if (j == 10) {
            cc <- ((j - 1) * parti + 1):n
        }
        datap <- azar[cc, ]
        datat <- azar[-cc, ]
        arbol <- rpart::rpart(f1, data = datat, method = "class")
        pd1 <- predict(arbol, datap)
        pd2 = max.col(pd1)
        salida[j] <- sum(pd2 != datap[, p])
    }
    gooderr <- n - sum(salida)
    return(gooderr)
}