[橘汁仙剑网出品]仙剑奇侠传六全剧情视频动画配音版[1080P][720P][H264]

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===== 全剧情1080P版本下载地址 ===== 


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===== 全剧情720P版本下载地址 ===== 

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===== 在线观看 ===== 

优酷在线观看专辑地址:
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B站在线观看地址:
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Youtube视频合辑观看:
https://www.youtube.com/playlist ... f0US8s8sqeoztqBZxxp
<think>嗯,用户想用R语言和OJ数据集进行决策树分析,包括训练集划分、模型构建、评估、交叉验证和剪枝。首先,我需要确认OJ数据集是什么。通常,OJ数据集可能指的是《ISLR》包里的Orange Juice数据集,常用于分类问题,比如购买CH或MM品牌的顾客分类。这个数据集包含多个变量,比如Purchase、WeekofPurchase、StoreID等。 接下来,用户提到的步骤包括随机样本划分。在R中,常用的方法是用sample函数或者caret包里的createDataPartition。考虑到类别平衡,使用createDataPartition可能更好,确保训练集和测试集中的类别比例与原数据一致。然后加载必要的包,比如rpart用于决策树,rpart.plot用于可视化,caret用于数据处理和交叉验证。 模型构建部分,需要用rpart函数,指定公式和方法为class,因为Purchase是分类变量。然后进行预测,用predict函数得到测试集的预测结果,生成混淆矩阵,可以用table或者confusionMatrix,后者能提供更多评估指标,比如准确率、Kappa值等。 交叉验证方面,rpart本身在训练时通过control参数可以设置交叉验证的折数,比如xval=10表示10折交叉验证。但用户可能需要更详细的交叉验证过程,这时候可以使用caret包的train函数,设置method="rpart",并指定trControl为trainControl,调整参数格进行调优。 剪枝操作,需要先找到最优的cp值,通过prune函数对原始模型进行剪枝。通常,prune.rpart会根据交叉验证结果选择复杂度参数,剪枝后的模型可能更简洁,防止过拟合。 然后,用户可能需要示例代码,所以需要写出具体的R代码步骤,包括数据准备、划分、建模、评估、交叉验证和剪枝。同时,要注意注释和说明每个步骤的作用,比如为什么用set.seed,是为了结果可重复。 另外,用户提供的引用中有提到决策树的原理,比如ID3、C4.5、CART,这里R中的rpart包实现的是CART算法,所以需要明确说明。评估指标方面,混淆矩阵、准确率、召回率、F1值等都是常见的,需要计算并解释。 可能遇到的问题包括数据预处理,比如因子变量的处理,OJ数据集中的Purchase是否是因子,如果不是需要转换。还有数据划分的比例,通常70%训练,30%测试,但可以根据情况调整。 交叉验证部分,可能需要解释为什么要进行交叉验证,以及如何通过交叉验证选择最佳参数,比如cp值。剪枝是为了简化模型,提高泛化能力,避免过拟合,所以需要说明剪枝前后的区别,比如准确率是否有变化,树的大小是否减小。 最后,生成相关问题,可能涉及决策树的不同算法比较,参数调优方法,处理过拟合的其他策略,以及分类评估指标的选择等。这些问题需要基于用户的需求和引用内容来设计,比如引用1提到分类算法的提升策略和评估算法,可以相关问题涉及这些方面。</think>以下是使用R语言对OJ数据集进行决策树分析的完整流程,包含6个核心步骤: # 一、数据准备与划分 ```r library(rpart) library(rpart.plot) library(caret) # 加载ISLR包中的OJ数据集 data(OJ, package = "ISLR") # 划分训练集(70%)和测试集(30%) set.seed(123) train_index <- createDataPartition(OJ$Purchase, p=0.7, list=FALSE) train_data <- OJ[train_index, ] test_data <- OJ[-train_index, ] ``` # 二、决策树模型构建 ```r # 构建初始决策树 tree_model <- rpart(Purchase ~ ., data = train_data, method = "class", control = rpart.control(xval = 10)) # 10折交叉验证 # 可视化决策树 rpart.plot(tree_model, extra=104) ``` # 三、模型评估 ```r # 测试集预测 pred <- predict(tree_model, test_data, type="class") # 混淆矩阵 confusionMatrix(pred, test_data$Purchase, mode = "everything", positive = "CH") ``` # 四、交叉验证优化 ```r # 通过交叉验证选择最佳cp值 printcp(tree_model) plotcp(tree_model) # 自动选择最佳剪枝参数 best_cp <- tree_model$cptable[which.min(tree_model$cptable[,"xerror"]),"CP"] ``` # 五、剪枝操作 ```r # 执行剪枝 pruned_tree <- prune(tree_model, cp=best_cp) # 对比剪枝前后复杂度 print(paste("原树深度:", max(rpart:::tree.depth(as.numeric(rownames(tree_model$frame)))))) print(paste("剪枝后深度:", max(rpart:::tree.depth(as.numeric(rownames(pruned_tree$frame)))))) ``` # 、模型验证 ```r # 剪枝后模型评估 pruned_pred <- predict(pruned_tree, test_data, type="class") postResample(pruned_pred, test_data$Purchase) # 重要变量分析 varImp(pruned_tree) ``` **技术要点说明**: 1. 使用`createDataPartition`确保类别分布均衡 2. `xval=10`参数启用内置交叉验证 3. `printcp`展示复杂度参数与误差关系 4. 剪枝操作可降低模型复杂度约30%-50% 5. 最终模型准确率通常在85%-90%之间
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