R分類演算法 決策樹演算法

它通過對訓練樣本的學習，並建立分類規則，然後依據分類規則，對新樣本資料進行分類**，屬於有監督學習。

優點：

決策樹有易於理解和實現；

決策樹可處理數值型和非數值型資料；

基於條件的決策樹在party包裡

install.packages(「party」)

ctree(formula,data)

predic資料**

predict(model，newdata=data.test)

**實現：

#交叉驗證

total
index
data.train 
data.test 
collegeplanstree
data.test.predict 
prop.table(table(data.test$collegeplans, data.test.predict), 1)
data.test.predict
does not plan to attend plans to attend 
does not plan to attend 0.91242236
0.08757764
plans to attend 0.32531646
0.67468354

分類演算法 決策樹演算法及其R實現

以鳶尾花為例子來說明 觀察上圖，判決鳶尾花的思考過程可以這麼來描述 花瓣的長度小於2.4cm的是setosa 圖中綠色的分類 長度大於2.4cm的呢？可以通過寬度來判別，寬度小於1.8cm的是versicolor 圖中紅色的分類 其餘的就是virginica 圖中黑色的分類 用圖形來形象的展示上述思...

分類演算法 決策樹演算法

決策樹是一種對例項進行分類的樹形結構，也是一種基本的分類與回歸方法。決策樹由結點 node 和有向邊 directed edge 組成。結點又分為兩種型別 內部結點 internal node 和葉結點 leaf node 內部結點表示乙個特徵或屬性，葉結點表示乙個分類。如下圖所示為乙個決策樹模型 ...

分類 決策樹演算法

匯入sklearn的內嵌鳶尾花資料集 from sklearn.datasets import load iris 匯入決策樹分類器，同時匯入計算交叉驗證值的函式cross val score from sklearn.tree import decisiontreeclassifier from ...