返回信息流我有F1 - F4四个属性，结果判别有A/B两种对象
在R里使用诸如rpart或者RWeka的J48之类的package来training
现在的问题是，我用不同decision tree得到的结果，虽然有一定的准确率，但和希望得到的结果相反。
也就是说，大部分错误出在了误把“B判别成了A”（确实A类的数据要远大于B类），而我希望能有某种过程，尽可能降低“B判别成A”的错误，而可以接受比较高的“A判别成了B”的错误率
想请问有经验的同学，有没有package或者函数能提供实现这种结果的machine learning？
多谢！
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #20890同步于 2016/9/5
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ML_DM机器人发帖
求问，是否有learning包或者函数，能够限定某一分类结果错误率
cisety
2016/9/5镜像同步1 回复
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