Hur fungerar beslutsträdet i R?
Hur fungerar beslutsträdet i R?

Video: Hur fungerar beslutsträdet i R?

Video: Hur fungerar beslutsträdet i R?
Video: Data science : R Predictive analytics with Decision Tree 2024, November
Anonim

Beslutsträd är en typ av övervakad inlärningsalgoritm som burk användas vid både regression och klassificering problem. den Arbetar för både kategoriska och kontinuerliga in- och utvariabler. När en undernod delas upp i ytterligare undernoder, kommer den är kallas a Beslut Nod.

Likaså, hur implementerar man ett beslutsträd i R?

  1. Steg 1: Importera data.
  2. Steg 2: Rengör datasetet.
  3. Steg 3: Skapa tåg/testset.
  4. Steg 4: Bygg modellen.
  5. Steg 5: Gör en förutsägelse.
  6. Steg 6: Mät prestanda.
  7. Steg 7: Justera hyperparametrarna.

Dessutom, hur fungerar beslutsträdet? Beslutsträd bygger klassificering eller regressionsmodeller i form av en träd strukturera. Den bryter ner en datamängd i mindre och mindre delmängder samtidigt som den är associerad beslutsträd utvecklas stegvis. Slutresultatet är a träd med beslut noder och bladnoder.

I detta avseende, vilket paket används för att skapa ett beslutsträd för en given datamängd i R?

R har paket vilka är används för att skapa och visualisera beslutsträd . För nya uppsättning av prediktorvariabel, vi använda sig av denna modell för att komma fram till en beslut på kategorin (ja/nej, skräppost/inte skräppost) för data . De R-paket "fest" är används för att skapa beslutsträd.

Hur fungerar Rpart i R?

De rpart algoritm Arbetar genom att dela upp datasetet rekursivt, vilket innebär att delmängderna som uppstår vid en split delas ytterligare tills ett förutbestämt avslutningskriterium uppnås.

Rekommenderad: