Video: Bagaimanakah pokok keputusan berfungsi dalam R?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-15 23:51
Pokok keputusan adalah sejenis algoritma pembelajaran diselia yang boleh digunakan dalam kedua-dua regresi dan pengelasan masalah. Ia berfungsi untuk kedua-dua pembolehubah input dan output kategori dan berterusan. Apabila sub-nod berpecah kepada sub-nod selanjutnya, ia ialah dipanggil a Keputusan Nod.
Begitu juga, bagaimana anda melaksanakan pepohon keputusan dalam R?
- Langkah 1: Import data.
- Langkah 2: Bersihkan set data.
- Langkah 3: Buat set kereta api/ujian.
- Langkah 4: Bina model.
- Langkah 5: Buat ramalan.
- Langkah 6: Ukur prestasi.
- Langkah 7: Tala parameter hiper.
Tambahan pula, bagaimanakah pokok keputusan berfungsi? Pokok keputusan membina pengelasan atau model regresi dalam bentuk a pokok struktur. Ia memecahkan set data kepada subset yang lebih kecil dan pada masa yang sama yang berkaitan pokok keputusan dibangunkan secara berperingkat. Keputusan akhir ialah a pokok dengan keputusan nod dan nod daun.
Dalam hal ini, pakej manakah yang digunakan untuk mencipta pepohon keputusan bagi set data yang diberikan dalam R?
R mempunyai pakej yang mana digunakan untuk mencipta dan visualisasikan pokok keputusan . Untuk yang baru ditetapkan pembolehubah peramal, kita guna model ini untuk tiba di a keputusan pada kategori (ya/Tidak, spam/bukan spam) bagi data . The Pakej R "pesta" ialah digunakan untuk mencipta pokok keputusan.
Bagaimanakah Rpart berfungsi dalam R?
The rpart algoritma berfungsi dengan membelah set data secara rekursif, yang bermaksud subset yang timbul daripada pemisahan akan dipecahkan lagi sehingga kriteria penamatan yang telah ditetapkan dicapai.
Disyorkan:
Bagaimanakah anda mencari ketepatan pokok keputusan?
Ketepatan: Bilangan ramalan betul yang dibuat dibahagikan dengan jumlah ramalan yang dibuat. Kami akan meramalkan kelas majoriti yang dikaitkan dengan nod tertentu sebagai Benar. iaitu gunakan atribut nilai yang lebih besar daripada setiap nod
Adakah berbilang keputusan berbeza daripada keputusan bersarang?
Terdapat dua cara biasa untuk menggabungkan dua pernyataan if: satu dalam pernyataanT, atau pernyataanF, bagi yang lain. Kedua-duanya dipanggil 'nested if statements', dan yang terakhir juga boleh ditulis dalam bentuk 'multiple-alternative decisions'. Sila ambil perhatian bahawa kedua-duanya berbeza dari satu demi satu
Apakah kedalaman pokok keputusan?
Kedalaman pokok keputusan ialah panjang laluan terpanjang dari akar ke daun. Saiz pepohon keputusan ialah bilangan nod dalam pepohon. Ambil perhatian bahawa jika setiap nod pokok keputusan membuat keputusan binari, saiznya boleh sebesar 2d+1&tolak;1, dengan d ialah kedalaman
Apakah jenis masalah yang paling sesuai untuk pembelajaran pokok keputusan?
Masalah yang Sesuai untuk Pembelajaran Pokok Keputusan Pembelajaran pokok keputusan secara amnya paling sesuai untuk masalah dengan ciri berikut: Kejadian diwakili oleh pasangan atribut-nilai. Terdapat senarai terhingga atribut (cth. warna rambut) dan setiap contoh menyimpan nilai untuk atribut tersebut (cth. berambut perang)
Bagaimanakah pokok keputusan memutuskan untuk berpecah?
Pepohon keputusan menggunakan berbilang algoritma untuk memutuskan untuk memisahkan nod dalam dua atau lebih sub-nod. Dalam erti kata lain, kita boleh mengatakan bahawa ketulenan nod meningkat sehubungan dengan pembolehubah sasaran. Pohon keputusan membahagikan nod pada semua pembolehubah yang tersedia dan kemudian memilih pembahagian yang menghasilkan kebanyakan sub-nod homogen