R语言决策树算法

最新推荐文章于 2025-05-13 16:46:52 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-13 16:46:52 发布 · 8.5k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了使用R语言的rpart库进行决策树构建时的分裂准则。重点在于理解rpart中如何实现2分法的指定，以优化决策树的构建过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1,生成树：rpart()函数raprt(formular,data,weight,subset,na.action=na.rpart,method,model=FALSE,x=FALSE,y=TRUE,parms,control,cost,...)         fomula ：模型格式形如outcome~predictor1+predictor2+predictor3
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
决策树之剪枝算法手动计算+R语言简单实现——（二）
大数据技术派
01-19 5765
目录 决策树的修剪 决策树规则提取 决策树算法小结 R语言小例子 在上一篇我们介绍了，决策树的数据准备与决策树的生长，也用一个小例子手动计算了决策树的生长分支过程。常用的分支准则方法有三种：信息增益、信息增益率、基尼系数。其实，这里问题就来了，决策树是可以不加限制的生长到有可能到很深的吗？当然是不行的，这就是这一节需要介绍的主要内容之一决策树的修剪，当然还会对决策树算法规律稍微总结一下，...
R语言：决策树算法的实现
PixelLoom的博客
08-19 483
信息增益是指在特征给定的情况下，目标变量不确定性的减少程度。在本文中，我们将使用R语言实现决策树的三个常见算法：ID3、C4.5和CART。C4.5算法是ID3算法的改进版本，它在特征选择时使用了信息增益比。信息增益比考虑了特征的分支数目对信息增益的影响，从而更好地处理具有多个分支的特征。假设我们有一个分类问题的数据集，其中包含两个特征（age和income），以及一个目标变量（label）。C4.5算法与ID3算法的主要区别在于特征选择的方法，因此我们只需要修改ID3算法中计算信息增益的部分。
R语言生成决策树
02-17
使用R语言进行聚类分析。生成决策树，并进行修剪。 里面含有源数据和代码
R语言实现决策树算法（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-20 934
R语言实现决策树算法（附完整源码）
R语言中的决策树模型构建与分析
最新发布
weixin_42596011的博客
05-13 393
本文深入探讨了在R语言中使用rpart包拟合决策树模型的过程。通过一个具体的贷款数据集例子，展示了如何利用rpart控制参数来拟合模型，并通过图形化的方式解释了树模型的结构和分类规则。文章详细解释了递归分割算法的工作原理，并探讨了如何使用Gini不纯度和熵等度量来评估决策树的性能。
R语言实现决策树算法
Hs_cherry的博客
06-17 5787
决策树算法简介 R语言实现 决策树算法决策树算法是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树
决策树的R语言实现
11-17
数据挖掘方法中的决策树方法，在R语言上如何实现，
R 语言机器学习实战：决策树算法详解与应用
10-24
内容概要：本文详细介绍了 R 语言中的决策树算法，从理论基础到实际应用，涵盖决策树的优点、R 语言中的实现、模型的可视化、评估与优化方法及其常见应用场景。通过示例代码，读者可以深入了解决策树在分类、回归、...
R语言机器学习算法实战系列（九）决策树分类算法分类器 (Decision Trees Classifier)
专注生信领域
10-19 547
本文介绍了如何使用R语言实现决策树分类算法，重点应用于乳腺癌风险预测数据集。文章首先概述了决策树算法的基本原理，包括信息增益、递归分割、树的构建、停止条件和剪枝等步骤。接着，详细描述了数据预处理、特征选择、模型构建和评估的完整流程。通过R语言中的rpart、caret等包，文章展示了如何加载数据、进行数据切割、调节参数、构建模型、预测测试数据并评估模型性能。此外，还探讨了特征的重要性分析、模型保存和总结。数据集来自UCI机器学习库，包含569个样本，用于区分恶性和良性肿瘤。文章提供了完整的代码和可视化结果，
R语言机器学习篇——决策树
m0_73275932的博客
02-05 8678
决策树"算法是一种非参数方法，它本质上也是一种“近邻”方法，因此本章分别介绍运用于回归问题以及分类问题的决策树算法。
决策树R语言代码
小蜗Leon的博客
07-07 3075
R语言分类树，决策树 library(readxl) data <- read_excel(path = 'D:\\sj1.xlsx') library(rpart) dtree<-rpart(事故责任~.,data=data,method="class", parms=list(split="information")) printcp(dtree) print(dtree) tree<-prune(dtree,cp=0.0125) tree<-prune(dtree,cp=dtr
R语言决策树（ID3、CART、C4.5、C5.0）算法使用举例
Zheng.C.F的博客
09-17 8851
1、环境及数据准备 #环境变量 rm(list = ls());#清空变量空间 #载入所需R Rackages library(rattle) library(rpart) library(rpart.plot) library(RWeka) library(party) library(partykit) library(C50) library(export) #-----------...
R语言实现决策树
热门推荐
water200101的博客
04-15 2万+
R语言实现决策树 提示：本文使用R语言实现决策树，并对决策树结构图进行美化 文章目录R语言实现决策树数据介绍一、相关R包的下载二、实现过程1.数据读取2.训练集与验证集划分3.构建决策树并绘制图形4.测试模型总结 数据介绍 group就是分类结果：case或control两个标签；其余为自变量 部分数据内容： > mydata age sex dishistory index1 index2 index3 index4 index5 index6 group 1 80
R语言决策树实现
Cachel Wood的博客
01-06 1072
文章目录决策树决策树函数优势 决策树 适用于分类型独立变量 决策树函数 ID3：information entropy 信息熵 C4.5：information gain ratio 信息增益比 CART：gini index 基尼系数 Conditional inference decision tree: Chi-square test 条件推断决策树（原理是卡方检验） 优势 non-parametric 非参数统计 multicollinearity 多重共线性 small N large P
R语言 - 决策树
建林之前不许成精
02-22 1461
#将DTdata.csv中的数据带入play_decision变量中，有header，分隔符为,&gt; play_decision &lt;- read.table("DTdata.csv",header = TRUE,sep = ",")#查看数据&gt; play_decision Play Outlook Temperature Humidity Wind1 yes ra...
R语言的决策树
微信号：RunsenLiu
07-31 1685
# 计算商 a <- rep(0.5,2) #0.5重复两遍 -sum(a*log2(a)) 1 b <- rep(0.25,4) -sum(b*log2(b)) 2 c <- rep(0.125,8) -sum(c*log2(c)) 3 # r语言实现决策树 library(rpart) iris.rp = rpart(data=iris,Species~.,...
R语言 决策树
哈伦2019的博客
04-12 3220
#决策树 分类因变量 install.packages("rpart") library(rpart) fit=rpart(Species~.,method = "class",iris) #class表示分类树，利用iris数据 fit plot(fit) #画出决策树 text(fit) #树上添加文字 install.packages("rpart.plot")...
r语言决策树
qq_28562411的博客
07-12 1586
决策树算法 决策树的创建 创建决策树的问题可以用递归的形式表示： 1、首先选择一个属性放置在根节点，为每一个可能的属性值产生一个分支：将样本拆分为多个子集，一个子集对应一种属性值； 2、在每一个分支上递归地重复这个过程，选出真正达到这个分支的实例； 3、如果在一个节点上的所有实例拥有相同的类别，停止该部分树的扩展。 问题：对于给定样本集，如何判断应该在哪个属性上进行拆分？每次拆
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值