วีดีโอ: ต้นไม้การตัดสินใจทำงานอย่างไรใน R?
2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54
ต้นไม้แห่งการตัดสินใจคือ ประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่ สามารถ ใช้ได้ทั้งในการถดถอยและ การจัดหมวดหมู่ ปัญหา. มัน ผลงาน สำหรับตัวแปรอินพุตและเอาต์พุตทั้งแบบแบ่งกลุ่มและต่อเนื่อง เมื่อโหนดย่อยแยกออกเป็นโหนดย่อยเพิ่มเติม มัน เป็น เรียกว่า การตัดสินใจ โหนด
ในทำนองเดียวกัน คุณจะนำแผนผังการตัดสินใจไปใช้ใน R อย่างไร
- ขั้นตอนที่ 1: นำเข้าข้อมูล
- ขั้นตอนที่ 2: ทำความสะอาดชุดข้อมูล
- ขั้นตอนที่ 3: สร้างชุดฝึก/ชุดทดสอบ
- ขั้นตอนที่ 4: สร้างแบบจำลอง
- ขั้นตอนที่ 5: ทำการทำนาย
- ขั้นตอนที่ 6: วัดประสิทธิภาพ
- 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