Как работает дерево решений в R?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52

Дерево решений тип алгоритма обучения с учителем, который жестяная банка использоваться как в регрессии, так и в классификация проблемы. Это работает как для категориальных, так и для непрерывных входных и выходных переменных. Когда подузел разделяется на другие подузлы, он является называется Решение Узел.

Аналогичным образом, как реализовать дерево решений в R?

1. Шаг 1: Импортируйте данные.
2. Шаг 2: Очистите набор данных.
3. Шаг 3: Создайте набор поездов / тестов.
4. Шаг 4: Постройте модель.
5. Шаг 5: Сделайте прогноз.
6. Шаг 6: Измерьте эффективность.
7. Шаг 7: Настройте гиперпараметры.

Кроме того, как работает дерево решений? Древо решений строит классификация или регрессионные модели в виде дерево состав. Он разбивает набор данных на все меньшие и меньшие подмножества и в то же время ассоциирует Древо решений постепенно развивается. Конечный результат - это дерево с участием решение узлы и листовые узлы.

В связи с этим, какой пакет используется для создания дерева решений для заданного набора данных в R?

р имеет пакеты которые используется для создания и визуализировать деревья решений . Для новых установленный переменной-предиктора, мы использовать эта модель, чтобы прийти к решение по категории (да / нет, спам / не спам) данные . В Пакет R "вечеринка" это используется для создания деревьев решений.

Как Rpart работает в R?

В rpart алгоритм работает путем рекурсивного разделения набора данных, что означает, что подмножества, возникающие в результате разделения, дополнительно разделяются до тех пор, пока не будет достигнут заранее определенный критерий завершения.