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