R语言机器学习系列：决策树回归

最新推荐文章于 2023-08-29 02:55:02 发布

CodeRoarX

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文章标签：机器学习 r语言决策树 R语言

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本文介绍了如何在R语言中使用决策树进行回归分析。从安装相关包开始，逐步讲解如何加载数据集，构建决策树模型，以及利用测试集评估模型性能。通过均方误差、均方根误差和决定系数等指标评估模型预测能力。

R语言机器学习系列：决策树回归

决策树是一种常用的机器学习算法，可以用于回归问题。在本文中，我们将介绍如何使用R语言实现决策树回归，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装并加载rpart包，该包提供了决策树算法的实现。可以使用以下命令安装该包：

install.packages("rpart")
library(rpart)

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示决策树回归的过程。假设我们有一个包含自变量（特征）和因变量（目标）的数据集。我们的目标是根据自变量的值来预测因变量的值。

让我们假设数据集的文件名为dataset.csv，并且数据集包含两个自变量（X1和X2）和一个因变量（Y）。我们可以使用以下代码将数据集加载到R中：

dataset <- read.csv("dataset.csv")

在数据集加载完成后，我们可以将数据集分为训练集和测试集。训练集用于构建决策树模型，而测试集用于评估模型的性能。

set.seed(123)  # 设置随机种子以确保结果可重复
train_indices <- sample(1:nrow(dataset), nrow(dataset) * 0.7)  # 70% 的数据用于训练
train_data <- dataset[train_indices, ]
test_data <- data

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