Como a árvore de decisão funciona no R?
Como a árvore de decisão funciona no R?

Vídeo: Como a árvore de decisão funciona no R?

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Vídeo: Árvore de Decisão no R 2024, Marcha
Anonim

Árvore de decisão é um tipo de algoritmo de aprendizagem supervisionada que posso ser usado em regressão e classificação problemas. Isto trabalho para variáveis de entrada e saída categóricas e contínuas. Quando um subnó se divide em outros subnós, ele é chamado de Decisão Nó.

Da mesma forma, como você implementa uma árvore de decisão em R?

  1. Etapa 1: importe os dados.
  2. Etapa 2: limpe o conjunto de dados.
  3. Etapa 3: Criar conjunto de treinamento / teste.
  4. Etapa 4: construir o modelo.
  5. Etapa 5: Faça previsões.
  6. Etapa 6: Avalie o desempenho.
  7. Etapa 7: ajuste os hiperparâmetros.

Além disso, como funciona a árvore de decisão? Árvore de decisão constrói classificação ou modelos de regressão na forma de um árvore estrutura. Ele divide um conjunto de dados em subconjuntos cada vez menores e, ao mesmo tempo, um conjunto de dados árvore de decisão é desenvolvido de forma incremental. O resultado final é um árvore com decisão nós e nós folha.

Nesse sentido, qual pacote é usado para criar uma árvore de decisão para um determinado conjunto de dados em R?

R tem pacotes que são usado para criar e visualizar Árvores de decisão . Para novo definir da variável preditora, nós usar este modelo para chegar a um decisão na categoria (sim / não, spam / não spam) do dados . o Pacote R "festa" é usado para criar árvores de decisão.

Como funciona o Rpart em R?

o rpart algoritmo trabalho dividindo o conjunto de dados recursivamente, o que significa que os subconjuntos que surgem de uma divisão são ainda mais divididos até que um critério de encerramento predeterminado seja alcançado.

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