【R笔记】R机器学习（五）——决策树ID3算法

roguesir

于 2017-10-01 15:39:56 发布

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分类专栏： Machine Learning R R学习笔记文章标签： R 机器学习决策树 ID3算法

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本文介绍了一种使用R语言进行数据集划分的方法，并通过rpart库实现了决策树的构建与可视化。该方法首先定义了一个名为Fold的函数用于将数据集划分为多个折叠，然后读取CSV文件作为数据源，最后利用rpart库训练了决策树模型并绘制了决策树图。

数据集

代码

Fold = function(Z=10, w, D, seed=7777){
n = now(w)
d = 1:n; dd = list()
e = levels(x[,D])
T = length(e); set.seed(seed)
for(i in 1:T){
d0 = d[w[,D]==e[i]]; j = length(d0)
ZT = rep(1:Z. ceiling(j/Z)[1:j]
id = cbind(sample(ZT, length(ZT)), d0); dd[[I]]=id}
mm = list(); for(I in 1:Z){u=NULL;
for(j in 1:T) u = c(u, dd[[j]][dd[[j]][,1]==I,2])
mm[[I]]=u}
return(mm)}

w = read.csv('data.csv')
library(rpart.plot)
a = rpart(NSP~., w)
rpart.plot(a, type = 2, extra = 4)