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内容提供方：lico9e.大小：85.83KB.字数：约1.89万字.发布时间：2018-10-19.浏览人气：601.下载次数：仅上传者可见.收藏次数：1.需要金币：***金币(10金币=人民币1元)【原创】R语言估计决策树模型案例数据分析报告论文（附代码数据）.docx.
基于R语言的数据挖掘之决策树（一）分类回归树（CART）包括分类树和回归树，当决策树的因变量为二类或多类变量时，用到的是分类树；当决策树的因变量为连续变量时，用到的是回归树。决策树包括两个过程，即树的生长过程和树的剪枝过程。
关于决策树模型的相关理论，可参照周志华的《机器学习》一书第四章节，此处省略。用R语言实现决策树模型，我们使用自带的数据集鸢尾花iris，以及用的R包有rpart和rpart.plot。rpart是一个专门用于做决策树模型的包，rpart.plot则用于绘制rpart模型。。为了方便理解和记忆，此处将模型的完整建立…
基于R语言的决策树算法介绍及应用.机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。.决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。.本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。.通过一个决策树...
上一节我们说了决策树，今天我们来聊聊随机森林，随机森林在2001年由Breiman提出，其解决了logistic回归容易出现共线性的问题，它包含估计缺失值的算法，如果有一部分的资料遗失，仍可以维持一定的准确度。随机森林中分类树的算法自然地包括了变量的交互作用(interaction)，所以它也不需要检…
关于决策树模型的相关理论，可参照周志华的《机器学习》一书第四章节，此处省略。用R语言实现决策树模型，我们使用自带的数据集鸢尾花iris，以及用的R包有rpart和rpart.plot。rpart是一个专门用于做决策树模型的包，rpart.plot则用于绘制rpart模型。...
1、使用包party建立决策树这一节学习使用包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）、Sepal.Width（萼片宽度）、Petal
R语言分类决策树和回归决策树的构建（决策树的生成与剪枝）,决策树决策树（DecisionTree）是一种基本的分类和回归方法。1、回归树：用于预测定量数据，响应预测值取它所属的叶节点内训练集的平均响应值；2、分类树：用于预测定性数据，给定观测值被预测为它所属的叶节点内训练集中…
1.9决策树的特征选择本部分参考：随机森林简易教程特征选择目前比较流行的方法是信息增益、增益率、基尼系数和卡方检验。这里主要介绍基于基尼系数（GINI）的特征选择，因为随机森林采用的CART决策树就是基于基尼系数选择特征的。基尼系数的选择的标准就是每个子节点达到最高的纯度，即...
其中p(A)p(B)是两类在划分过后的数据中的占比。从这儿式子大家也可以悟出来Giniindex越大就说明纯度越大。看下面的例子，比如我们父节点有20个个案，2个类别AB，那么我们先进行随意划分形成左右两类，比如我们得到：左边14个其中11个A3个B，右边6个其中1个A5个B，这个时候我们的Giniindex算法就...
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基于R语言的数据挖掘之决策树（一）分类回归树（CART）包括分类树和回归树，当决策树的因变量为二类或多类变量时，用到的是分类树；当决策树的因变量为连续变量时，用到的是回归树。决策树包括两个过程，即树的生长过程和树的剪枝过程。
关于决策树模型的相关理论，可参照周志华的《机器学习》一书第四章节，此处省略。用R语言实现决策树模型，我们使用自带的数据集鸢尾花iris，以及用的R包有rpart和rpart.plot。rpart是一个专门用于做决策树模型的包，rpart.plot则用于绘制rpart模型。。为了方便理解和记忆，此处将模型的完整建立…
基于R语言的决策树算法介绍及应用.机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。.决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。.本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。.通过一个决策树...
上一节我们说了决策树，今天我们来聊聊随机森林，随机森林在2001年由Breiman提出，其解决了logistic回归容易出现共线性的问题，它包含估计缺失值的算法，如果有一部分的资料遗失，仍可以维持一定的准确度。随机森林中分类树的算法自然地包括了变量的交互作用(interaction)，所以它也不需要检…
关于决策树模型的相关理论，可参照周志华的《机器学习》一书第四章节，此处省略。用R语言实现决策树模型，我们使用自带的数据集鸢尾花iris，以及用的R包有rpart和rpart.plot。rpart是一个专门用于做决策树模型的包，rpart.plot则用于绘制rpart模型。...
1、使用包party建立决策树这一节学习使用包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）、Sepal.Width（萼片宽度）、Petal
R语言分类决策树和回归决策树的构建（决策树的生成与剪枝）,决策树决策树（DecisionTree）是一种基本的分类和回归方法。1、回归树：用于预测定量数据，响应预测值取它所属的叶节点内训练集的平均响应值；2、分类树：用于预测定性数据，给定观测值被预测为它所属的叶节点内训练集中…
1.9决策树的特征选择本部分参考：随机森林简易教程特征选择目前比较流行的方法是信息增益、增益率、基尼系数和卡方检验。这里主要介绍基于基尼系数（GINI）的特征选择，因为随机森林采用的CART决策树就是基于基尼系数选择特征的。基尼系数的选择的标准就是每个子节点达到最高的纯度，即...
其中p(A)p(B)是两类在划分过后的数据中的占比。从这儿式子大家也可以悟出来Giniindex越大就说明纯度越大。看下面的例子，比如我们父节点有20个个案，2个类别AB，那么我们先进行随意划分形成左右两类，比如我们得到：左边14个其中11个A3个B，右边6个其中1个A5个B，这个时候我们的Giniindex算法就...
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