Comment fonctionne l'arbre de décision dans R?
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Vidéo: Comment fonctionne l'arbre de décision dans R?

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Vidéo: Arbre de Décision/ Decision Tree. Classification avec l'arbre de décision dans R studio. 2024, Novembre
Anonim

L'arbre de décision est un type d'algorithme d'apprentissage supervisé qui pouvez être utilisé à la fois dans la régression et classification problèmes. Ce travaux pour les variables d'entrée et de sortie catégoriques et continues. Lorsqu'un sous-nœud se divise en d'autres sous-nœuds, il est appelé un Décision Nœud.

De même, comment implémenter un arbre de décision dans R ?

  1. Étape 1: Importez les données.
  2. Étape 2: Nettoyez l'ensemble de données.
  3. Étape 3: Créer un train/ensemble de test.
  4. Étape 4: Construisez le modèle.
  5. Étape 5: Faites une prédiction.
  6. Étape 6: Mesurez les performances.
  7. Étape 7: Réglez les hyper-paramètres.

De plus, comment fonctionne l'arbre de décision ? Arbre de décision construit classification ou des modèles de régression sous la forme d'un arbre structure. Il décompose un ensemble de données en sous-ensembles de plus en plus petits tout en arbre de décision se développe progressivement. Le résultat final est un arbre avec décision nœuds et nœuds feuilles.

À cet égard, quel package est utilisé pour créer un arbre de décision pour un ensemble de données donné dans R ?

R a paquets qui sont utilisé pour créer et visualiser arbres de décision . Pour les nouveaux ensemble de variable prédictive, nous utilisation ce modèle pour arriver à un décision sur la catégorie (oui/non, spam/pas spam) du Les données . Les Paquet R "fête" est utilisé pour créer des arbres de décision.

Comment fonctionne Rpart dans R ?

Les partie algorithme travaux en divisant l'ensemble de données de manière récursive, ce qui signifie que les sous-ensembles qui résultent d'une scission sont encore divisés jusqu'à ce qu'un critère de terminaison prédéterminé soit atteint.

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