Cum funcționează arborele de decizie în R?
Cum funcționează arborele de decizie în R?

Video: Cum funcționează arborele de decizie în R?

Video: Cum funcționează arborele de decizie în R?
Video: Arbore decizional Cazul 1 Dispozitive - Management 2024, Martie
Anonim

Arborele de decizie este un tip de algoritm de învățare supravegheată care poate sa fi folosit atât în regresie cât și clasificare Probleme. Aceasta lucrări atât pentru variabilele de intrare cât și de ieșire categorice și continue. Când un sub-nod se împarte în alte sub-noduri, acesta este numit a Decizie Nodul.

De asemenea, cum implementați un arbore de decizie în R?

  1. Pasul 1: importați datele.
  2. Pasul 2: Curățați setul de date.
  3. Pasul 3: Creați setul de tren/test.
  4. Pasul 4: Construiți modelul.
  5. Pasul 5: Faceți predicții.
  6. Pasul 6: Măsurați performanța.
  7. Pasul 7: Reglați hiper-parametrii.

În plus, cum funcționează arborele de decizie? Arborele de decizie construieste clasificare sau modele de regresie sub forma a copac structura. Acesta descompune un set de date în subseturi din ce în ce mai mici, în același timp fiind asociate arborele de decizie este dezvoltat progresiv. Rezultatul final este a copac cu decizie noduri și noduri frunze.

În acest sens, ce pachet este utilizat pentru a crea un arbore de decizie pentru un anumit set de date în R?

R are pachete care sunt folosit pentru a crea și vizualizați arbori de decizie . Pentru nou a stabilit de variabilă predictor, noi utilizare acest model pentru a ajunge la o decizie pe categoria (da/Nu, spam/nu spam) a date . The Pachetul R „petrecere” este folosit pentru a crea arbori de decizie.

Cum funcționează Rpart în R?

The rpart algoritm lucrări prin împărțirea setului de date în mod recursiv, ceea ce înseamnă că subseturile care apar dintr-o divizare sunt împărțite în continuare până când se atinge un criteriu de terminare predeterminat.

Recomandat: