R语言中的决策树和随机森林回归分析

R语言中的决策树和随机森林回归分析

决策树和随机森林是R语言中常用的机器学习算法，用于回归分析。本文将介绍决策树和随机森林的基本原理，并提供相应的R代码示例。

决策树是一种基于树形结构的预测模型，通过对数据集进行递归分区来构建决策树。每个内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示预测结果。决策树的构建过程包括选择最佳的分割特征和分割点，以最小化预测误差。在R语言中，可以使用rpart包进行决策树回归分析。

下面是一个使用rpart包构建决策树回归模型的示例代码：

# 加载rpart包
library(rpart)

# 创建一个数据集
data <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
                   x2 = c(2, 4, 6, 8, 10),
                   y = c(3, 4, 6, 8, 10))

# 构建决策树模型
model <- rpart(y ~ x1 + x2, data = data, method = "anova")

# 打印决策树模型
print(model)

# 对新数据进行预测
new_data <- data.frame(x1 = c(6, 7),
                       x2 = c(12, 14))
predictions <- predict(model, newdata = new_data)

# 打印预测结果
print(predictions)

上述代码首先加载了rpart包，然后创建了一个包含三列数据的数据集，其中x1和x2是特征变