Karar ağacı R'de nasıl çalışır?
Karar ağacı R'de nasıl çalışır?

Video: Karar ağacı R'de nasıl çalışır?

Video: Karar ağacı R'de nasıl çalışır?
Video: Karar Ağaçları (Decision Trees) Classification 3 (Veri Madenciliği Teorik 5) 2024, Mart
Anonim

Karar ağacı bir tür denetimli öğrenme algoritması Yapabilmek hem regresyonda hem de sınıflandırma sorunlar. Bilişim Teknoloji İşler hem kategorik hem de sürekli girdi ve çıktı değişkenleri için. Bir alt düğüm başka alt düğümlere bölündüğünde, NS deniliyor Karar Düğüm.

Aynı şekilde, R'de bir karar ağacını nasıl uygularsınız?

  1. Adım 1: Verileri içe aktarın.
  2. Adım 2: Veri kümesini temizleyin.
  3. Adım 3: Tren/test seti oluşturun.
  4. Adım 4: Modeli oluşturun.
  5. Adım 5: Tahmin yapın.
  6. Adım 6: Performansı ölçün.
  7. Adım 7: Hiper parametreleri ayarlayın.

Ayrıca, karar ağacı nasıl çalışır? Karar ağacı inşa sınıflandırma veya bir şeklinde regresyon modelleri ağaç yapı. Bir veri kümesini daha küçük ve daha küçük alt kümelere ayırırken aynı zamanda ilişkili bir karar ağacı aşamalı olarak geliştirilmektedir. Nihai sonuç bir ağaç ile birlikte karar düğümler ve yaprak düğümler.

Bu bağlamda, R'de verilen bir veri seti için bir karar ağacı oluşturmak için hangi paket kullanılır?

r vardır paketler hangileri oluşturmak için kullanılır ve görselleştir Karar ağaçları . Yeni Ayarlamak tahmin değişkeninin, biz kullanmak bu modele ulaşmak için karar kategorisine (evet/Hayır, spam/spam değil) veri . NS R paketi "parti" karar ağaçları oluşturmak için kullanılır.

Rpart, R'de nasıl çalışır?

NS rpart algoritma İşler veri kümesini yinelemeli olarak bölerek, bu, bir bölünmeden kaynaklanan alt kümelerin önceden belirlenmiş bir sonlandırma kriterine ulaşılana kadar daha fazla bölündüğü anlamına gelir.

Önerilen: