Cây quyết định hoạt động như thế nào trong R?
Cây quyết định hoạt động như thế nào trong R?

Video: Cây quyết định hoạt động như thế nào trong R?

Video: Cây quyết định hoạt động như thế nào trong R?
Video: Tìm hiểu và code Cây quyết định - Decision Tree - Mì AI 2024, Tháng tư
Anonim

Cây quyết định là một loại thuật toán học tập có giám sát có thể được sử dụng trong cả hồi quy và phân loại các vấn đề. Nó làm cho cả biến đầu vào và đầu ra phân loại và liên tục. Khi một nút con tách thành các nút con khác, nó Là được gọi là Phán quyết Nút.

Tương tự như vậy, làm cách nào để bạn triển khai cây quyết định trong R?

  1. Bước 1: Nhập dữ liệu.
  2. Bước 2: Làm sạch tập dữ liệu.
  3. Bước 3: Tạo train / test set.
  4. Bước 4: Xây dựng mô hình.
  5. Bước 5: Đưa ra dự đoán.
  6. Bước 6: Đo lường hiệu suất.
  7. Bước 7: Điều chỉnh các siêu tham số.

Hơn nữa, cây quyết định hoạt động như thế nào? Cây quyết định xây dựng phân loại hoặc các mô hình hồi quy dưới dạng cây kết cấu. Nó chia nhỏ tập dữ liệu thành các tập con nhỏ hơn và nhỏ hơn trong khi đồng thời là cây quyết định được phát triển từng bước. Kết quả cuối cùng là một cây với phán quyết nút và nút lá.

Về vấn đề này, gói nào được sử dụng để tạo cây quyết định cho một tập dữ liệu nhất định trong R?

NS có gói hàng đó là được sử dụng để tạo ra và hình dung cây quyết định . Đối với mới bộ của biến dự báo, chúng tôi sử dụng mô hình này đến một phán quyết về danh mục (có / Không, spam / không phải spam) của dữ liệu . Các Gói R "bữa tiệc" là được sử dụng để tạo cây quyết định.

Rpart hoạt động như thế nào trong R?

Các rpart thuật toán làm bằng cách tách tập dữ liệu một cách đệ quy, có nghĩa là các tập con phát sinh từ quá trình phân tách sẽ được tách thêm cho đến khi đạt được tiêu chí kết thúc xác định trước.

Đề xuất: