[转发]R语言数据挖掘实践——使用party包构建决策树

最新推荐文章于 2024-09-09 10:41:10 发布
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R语言party包ctree函数构建条件推理决策树（Conditional inference trees）、使用plot函数可视化训练好的条件推理决策树
statistics+insight+vista+power
06-09 824
R语言party包ctree函数构建条件推理决策树（Conditional inference trees）、使用plot函数可视化训练好的条件推理决策树
R语言使用party包的ctree函数拟合条件推理树多分类模型、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵
statistics+insight+vista+power
12-26 516
R语言使用party包的ctree函数拟合条件推理树多分类模型、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）
R语言-决策树-party包
symoriaty的博客
10-30 7808
1、首先解释下熵和吉尼系数在决策树的功用        决策树学习的关键是如何选择最优的划分属性。通常，随着划分过程的不断进行，我们希望决策树的内部分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即节点的“纯度”越来越高。        “熵”是衡量样本数据集纯度最常用的一种指标。熵值越小，则样本的纯度越高，或者说样本的杂乱程度越小。        “吉尼系数”也可以用来衡量样本数据集的纯度。吉尼系
R语言使用party包中的ctree函数构建条件推理决策树的流程和步骤、条件推理决策树是传统决策树的一个重要变体、条件推理树的分裂是基于显著性测试而不是熵/纯度/同质性度量来选择分裂
data+scenario+science+insight
03-30 941
R语言使用party包中的ctree函数构建条件推理决策树的流程和步骤（Conditional inference trees）、条件推理决策树是传统决策树的一个重要变体、条件推理树的分裂是基于显著性测试而不是熵/纯度/同质性度量来选择分裂
R语言专题，如何使用party包构建决策树？
中科院计算所培训中心
09-12 5275
下面将在iris数据集上，演示如何使用party包中的函数ctree来建立一棵决策树。 iris数据集中的Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length和Petal.Width，都将用来预测鸢尾花的种类。 party包中的函数ctree用来建立决策树，函数predict用来对新数据进行预测。 建模之前，将iris数据集划分为两个子集：其中70%的数
R语言使用party包中的ctree函数构建条件推理决策树、使用plot函数可视化训练好的条件推理决策树、条件推理决策树的叶子节点的阴影区域表示的是阳性样本的比例
statistics+insight+vista+power
09-05 328
R语言使用party包中的ctree函数构建条件推理决策树、使用plot函数可视化训练好的条件推理决策树、条件推理决策树的叶子节点的阴影区域表示的是阳性样本的比例
R语言使用rpart包构建决策树模型实战、使用prune函数按照指定复杂度对决策树剪枝、使用rpart.plot包中的prp函数可视化训练、剪枝好的决策树
statistics+insight+vista+power
09-02 360
R语言使用rpart包构建决策树模型实战、使用prune函数按照指定复杂度对决策树剪枝、使用rpart.plot包中的prp函数可视化训练、剪枝好的决策树
R语言使用rpart包构建决策树模型实战、使用prune函数进行树的剪枝、使用10折交叉验证选择预测误差最低的树来预防过拟合、plotcp可视化决策树复杂度、rpart.plot包可视化最终决策树
最新发布
statistics+insight+vista+power
09-09 314
R语言使用rpart包构建决策树模型实战、使用prune函数进行树的剪枝、使用10折交叉验证选择预测误差最低的树来预防过拟合、plotcp可视化决策树复杂度、rpart.plot包可视化最终决策树、使用table函数计算混淆矩阵评估分类模型性能
基于R的数据挖掘方法与实践（3）——决策树分析
三月桃城的博客
09-16 6716
决策树构建的目的有两个——探索与预测。探索方面，参与决策树声场的数据为训练数据，待树长成后即可探索数据所隐含的信息。预测方面，可以借助决策树推导出的规则预测未来数据。由于需要考虑未来数据进入该模型的分类表现，因此在基于训练数据构建决策树之后，可以用测试数据来衡量该模型的稳健性和分类表现。通过一连串的验证过程，最后得到最佳的分类规则，用作未来数据的预测。 1决策树构建理论 决策树的建立步骤包括数
R语言_rpart包和party包的简单比较
borayolo的博客
05-23 8498
决策树模型是一种简单易用的非参数分类器。它不需要对数据有任何的先验假设，计算速度较快，结果容易解释，而且稳健性强，不怕噪声数据和缺失数据。决策树模型的基本计算步骤如下：先从n个自变量中挑选一个，寻找最佳分割点，将数据划分为两组。针对分组后数据，将上述步骤重复下去，直到满足某种条件。 在决策树建模中需要解决的重要问题有三个： 如何选择自变量 如何选择分割点 确定停止划分的条件
R语言笔记之树模型（回归树和决策树）
鲁鲁酱的博客
01-12 2万+
回归树过程：例：有10名学生，他们的身高分布如下： R1： 女生（7）：156，167，165，163，160，170，160 R2： 男生（3）：172，180，176 那么，落入R1的样本均值为163，落入R2的样本均值为176，那么对于新样本，如果是女生，树模型预测的身高是163，是男生，则为176. 那么如何划分出区域R1，R2(建造树模型）？ 需要使用自上到下的贪婪算法—–递
09#R语言实现决策树分析
热门推荐
han2538740718的博客
08-24 2万+
决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。     这一节学习使用包party里面的函数ctree()为数据集iris建立一个决策树。属性Sepal.Length（萼片长度）、Sepa
常用R语言包介绍
slade_sha的博客
04-23 2万+
r与python差异比较大的一个地方就是，python的机器学习算法集中程度比较高，比如sklearn，就集成了很多的算法，而R语言更多时候需要一个包一个包去了解，比较费时费力，对于python转过来的朋友非常不友好，抽空整理了工作中常用的R包如下： 常用检验函数： 基本上分布中常见的都罗列了： 常用作图函数包： ggplot2：万能，基本上excel能画的图它都能画 r
R 语言 中的条件推理树
Mrrunsen的博客
05-28 1421
条件推理树是决策树的非参数类，也称为无偏递归分区。它是条件推理框架中连续和多变量响应变量的递归分区方法。为了在R Programming中执行这种方法，ctree()函数被使用并且需要partykit包。在本文中，让我们借助示例了解条件推理树、语法及其实现。 条件推理树 条件推理树是一种不同类型的决策树，它使用基于相关值的因变量的递归分区。就像机器学习中的其他分类和回归算法一样，它避免了偏差。因此，避免易受错误影响，使其更灵活地处理数据中的问题。条件推理树使用显着性检验，它是一种置换检验，它选择协变量来拆分
【ML--15】在R语言中使用决策树算法做多分类预测
赖德发的博客
08-30 5504
1、R实现代码####################################决策树算法################# rm(list=ls()) gc() options(scipen = 200) library(party) iris <- iris ##########划分训练和测试集################# set.seed(2016) train.indeces<-
R语言Marmap包
hj18621829203的博客
09-21 1164
1.简介 In this vignette we introduce marmap， a package designed for manipulating bathymetric data in R. marmap uses simple latitude-longitude-depth data in ascii format and takes advantage of the advan...
笔记+R︱风控模型中变量粗筛（随机森林party包）+细筛（woe包）
素质云笔记
06-21 1万+
本内容来源于CDA-DSC课程内容，原内容为《第16讲 汽车金融信用违约预测模型案例》。 建立违约预测模型的过程中，变量的筛选尤为重要。需要经历多次的筛选，在课程案例中通过了随机森林进行变量的粗筛，通过WOE转化+决策树模型进行变量细筛。 一、变量粗筛——随机森林模型 与randomForest包不同之处在于，party可以处理缺失值，而这个包可以。
决策树与随机森林的R语言实现
xiaoshu的博客
01-30 1万+
1.用party包构建决策树 以iris数据集为例。 用ctree()建立决策树，用predict()对新数据进行预测。 训练集与测试集划分： > str(iris) 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.W
R语言中使用决策树进行模式表达的实例分析
R语言是一种在统计领域非常流行的编程语言，它提供了许多用于数据挖掘和统计分析的工具包，其中包括构建决策树的函数。 决策树模型的基本思想是从数据集中选择一个属性，根据这个属性的不同取值将数据集分割为多个...
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