Jak działa drzewo decyzyjne w R?
Jak działa drzewo decyzyjne w R?

Wideo: Jak działa drzewo decyzyjne w R?

Wideo: Jak działa drzewo decyzyjne w R?
Wideo: Drzewo decyzyjne - wprowadzenie zmiany w oparciu o maksymalizację korzyści 2024, Listopad
Anonim

Drzewo decyzyjne to rodzaj nadzorowanego algorytmu uczenia, który Móc być używane zarówno w regresji, jak i Klasyfikacja problemy. Ono Pracuje dla zmiennych wejściowych i wyjściowych zarówno jakościowych, jak i ciągłych. Gdy podwęzeł dzieli się na kolejne podwęzły, to jest nazywano go Decyzja Węzeł.

Podobnie, jak zaimplementować drzewo decyzyjne w R?

  1. Krok 1: Zaimportuj dane.
  2. Krok 2: Wyczyść zbiór danych.
  3. Krok 3: Utwórz zestaw pociągu/testu.
  4. Krok 4: Zbuduj model.
  5. Krok 5: Przewiduj.
  6. Krok 6: Zmierz wydajność.
  7. Krok 7: Dostosuj hiperparametry.

Co więcej, jak działa drzewo decyzyjne? Drzewo decyzyjne buduje Klasyfikacja lub modele regresji w postaci a drzewo Struktura. Dzieli zbiór danych na coraz mniejsze podzbiory, a jednocześnie skojarzony drzewo decyzyjne jest stopniowo rozwijany. Ostateczny wynik to drzewo z decyzja węzły i węzły liści.

W związku z tym, który pakiet służy do tworzenia drzewa decyzyjnego dla danego zbioru danych w R?

r ma pakiety które są używany do tworzenia i wizualizuj drzewa decyzyjne . Dla nowych ustawić zmiennej predykcyjnej, we posługiwać się ten model, aby dotrzeć do decyzja w kategorii (tak/nie, spam/nie spam) dane . ten Pakiet R "impreza" to używane do tworzenia drzew decyzyjnych.

Jak działa Rpart w R?

ten rpart algorytm Pracuje dzieląc zbiór danych rekursywnie, co oznacza, że podzbiory powstałe w wyniku podziału są dalej dzielone, aż do osiągnięcia z góry określonego kryterium zakończenia.

Zalecana: