Innehållsförteckning:

Hur gör man ett beslutsträd i R?
Hur gör man ett beslutsträd i R?

Video: Hur gör man ett beslutsträd i R?

Video: Hur gör man ett beslutsträd i R?
Video: Data science : R Predictive analytics with Decision Tree 2024, Maj
Anonim

Vad är beslutsträd?

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

Med tanke på detta, 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.

Dessutom, 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.

Att veta är också hur man konstruerar ett beslutsträd?

Här är några bästa praxistips för att skapa ett beslutsträddiagram:

  1. Starta trädet. Rita en rektangel nära sidans vänstra kant för att representera den första noden.
  2. Lägg till grenar.
  3. Lägg till löv.
  4. Lägg till fler grenar.
  5. Fyll i beslutsträdet.
  6. Avsluta en filial.
  7. Verifiera noggrannheten.

Vad är beslutsträd med exempel?

Beslutsträd Introduktion med exempel . Beslutsträd använder träd representation för att lösa problemet där varje bladnod motsvarar en klassetikett och attribut representeras på den interna noden av träd . Vi kan representera vilken boolesk funktion som helst på diskreta attribut med hjälp av beslutsträd.

Rekommenderad: