Hvordan fungerer beslutningstreet i R?
Hvordan fungerer beslutningstreet i R?

Video: Hvordan fungerer beslutningstreet i R?

Video: Hvordan fungerer beslutningstreet i R?
Video: Machine Learning with Python! K Nearest Neighbors Classification Algorithm (KNN) 2024, November
Anonim

Beslutningstreet er en type overvåket læringsalgoritme som kan brukes i både regresjon og klassifisering problemer. Den virker for både kategoriske og kontinuerlige input- og outputvariabler. Når en undernode deler seg i ytterligere undernoder, vil den er kalt a Beslutning Node.

På samme måte, hvordan implementerer du et beslutningstre i R?

  1. Trinn 1: Importer dataene.
  2. Trinn 2: Rengjør datasettet.
  3. Trinn 3: Lag tog/testsett.
  4. Trinn 4: Bygg modellen.
  5. Trinn 5: Gjør prediksjon.
  6. Trinn 6: Mål ytelse.
  7. Trinn 7: Still inn hyperparametrene.

Videre, hvordan fungerer beslutningstreet? Beslutningstre bygger klassifisering eller regresjonsmodeller i form av en tre struktur. Det bryter ned et datasett i mindre og mindre delsett samtidig som det er tilknyttet beslutningstre utvikles gradvis. Det endelige resultatet er en tre med beslutning noder og bladnoder.

I denne forbindelse, hvilken pakke brukes til å lage et beslutningstre for et gitt datasett i R?

R har pakker som er brukes til å skape og visualisere beslutningstrær . For nye sett av prediktorvariabel, vi bruk denne modellen for å komme frem til en beslutning på kategorien (ja/nei, spam/ikke spam) til data . De R-pakke "fest" er brukes til å lage beslutningstrær.

Hvordan fungerer Rpart i R?

De rpart algoritme virker ved å splitte datasettet rekursivt, noe som betyr at delsettene som oppstår ved en splitt splittes videre inntil et forhåndsbestemt termineringskriterium er nådd.

Anbefalt: