ต้นไม้การตัดสินใจทำงานอย่างไรใน R?
ต้นไม้การตัดสินใจทำงานอย่างไรใน R?

วีดีโอ: ต้นไม้การตัดสินใจทำงานอย่างไรใน R?

วีดีโอ: ต้นไม้การตัดสินใจทำงานอย่างไรใน R?
วีดีโอ: เข้าใจ Machine Learning ด้วย Decision Tree 2024, มีนาคม
Anonim

ต้นไม้แห่งการตัดสินใจคือ ประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่ สามารถ ใช้ได้ทั้งในการถดถอยและ การจัดหมวดหมู่ ปัญหา. มัน ผลงาน สำหรับตัวแปรอินพุตและเอาต์พุตทั้งแบบแบ่งกลุ่มและต่อเนื่อง เมื่อโหนดย่อยแยกออกเป็นโหนดย่อยเพิ่มเติม มัน เป็น เรียกว่า การตัดสินใจ โหนด

ในทำนองเดียวกัน คุณจะนำแผนผังการตัดสินใจไปใช้ใน R อย่างไร

  1. ขั้นตอนที่ 1: นำเข้าข้อมูล
  2. ขั้นตอนที่ 2: ทำความสะอาดชุดข้อมูล
  3. ขั้นตอนที่ 3: สร้างชุดฝึก/ชุดทดสอบ
  4. ขั้นตอนที่ 4: สร้างแบบจำลอง
  5. ขั้นตอนที่ 5: ทำการทำนาย
  6. ขั้นตอนที่ 6: วัดประสิทธิภาพ
  7. ขั้นตอนที่ 7: ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์

นอกจากนี้ ต้นไม้การตัดสินใจทำงานอย่างไร ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ สร้าง การจัดหมวดหมู่ หรือตัวแบบถดถอยในรูปของ a ต้นไม้ โครงสร้าง. มันแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดย่อยที่เล็กลงและเล็กลงในขณะที่เชื่อมโยง ต้นไม้ตัดสินใจ มีการพัฒนาแบบค่อยเป็นค่อยไป ผลลัพธ์สุดท้ายคือ ต้นไม้ กับ การตัดสินใจ โหนดและโหนดลีฟ

ในเรื่องนี้ แพ็คเกจใดใช้สร้างโครงสร้างการตัดสินใจสำหรับชุดข้อมูลที่กำหนดใน R?

NS มี แพ็คเกจ ซึ่งก็คือ ใช้ในการสร้าง และนึกภาพ ต้นไม้ตัดสินใจ . สำหรับใหม่ ชุด ของตัวแปรทำนาย เรา ใช้ รุ่นนี้จะมาถึงที่ การตัดสินใจ ในหมวดหมู่ (ใช่/ไม่ใช่ สแปม/ไม่ใช่สแปม) ของ ข้อมูล . NS แพ็คเกจอาร์ "ปาร์ตี้" คือ ใช้สร้างต้นไม้ตัดสินใจ.

Rpart ทำงานอย่างไรใน R?

NS rpart อัลกอริทึม ผลงาน โดยการแยกชุดข้อมูลแบบเรียกซ้ำ ซึ่งหมายความว่าชุดย่อยที่เกิดจากการแยกจะถูกแยกเพิ่มเติมจนกว่าจะถึงเกณฑ์การสิ้นสุดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า