Hvordan fungerer beslutningstræet i R?
Hvordan fungerer beslutningstræet i R?

Video: Hvordan fungerer beslutningstræet i R?

Video: Hvordan fungerer beslutningstræet i R?
Video: Data science : R Predictive analytics with Decision Tree 2024, November
Anonim

Beslutningstræ er en type overvåget læringsalgoritme, der kan bruges i både regression og klassifikation problemer. Det arbejder for både kategoriske og kontinuerlige input- og outputvariable. Når en underknude opdeles i yderligere undernoder, vil den er kaldet a Afgørelse Node.

På samme måde, hvordan implementerer du et beslutningstræ i R?

  1. Trin 1: Importer dataene.
  2. Trin 2: Rens datasættet.
  3. Trin 3: Opret tog/testsæt.
  4. Trin 4: Byg modellen.
  5. Trin 5: Lav forudsigelse.
  6. Trin 6: Mål ydeevne.
  7. Trin 7: Indstil hyper-parametrene.

Desuden, hvordan fungerer beslutningstræet? Beslutningstræ bygger klassifikation eller regressionsmodeller i form af en træ struktur. Det opdeler et datasæt i mindre og mindre delmængder, mens det på samme tid er tilknyttet beslutningstræ udvikles trinvist. Det endelige resultat er en træ med afgørelse noder og bladknuder.

Hvilken pakke bruges i denne forbindelse til at skabe et beslutningstræ for et givet datasæt i R?

R har pakker som er bruges til at skabe og visualisere beslutningstræer . Til nye sæt af prædiktorvariabel, vi brug denne model at nå frem til en afgørelse på kategorien (ja/nej, spam/ikke spam) af data . Det R pakke "fest" er bruges til at skabe beslutningstræer.

Hvordan fungerer Rpart i R?

Det rpart algoritme arbejder ved at opdele datasættet rekursivt, hvilket betyder, at de delmængder, der opstår ved en opdeling, opdeles yderligere, indtil et forudbestemt termineringskriterium er nået.

Anbefalede: