R语言 决策树

由 xiaoxiaogang 创建，youj 最后一次修改 2016-12-12 决策树是以树的形式表示选择及其结果的图。图中的节点表示事件或选择，并且图的边缘表示决策规则或条件。它主要用于使用R的机器学习和数据挖掘应用程序。决策树的使用的例子是 - 预测电子邮件是垃圾邮件或非垃圾邮件，预测肿瘤癌变，或者基于这些因素预测贷款的信用风险。通常，使用观测数据（也称为训练数据）来创建模型。然后使用一组验证数据来验证和改进模型。 R具有用于创建和可视化决策树的包。对于新的预测变量集合，我们使用此模型来确定R包“party”用于创建决策树。安装R语言包 在R语言控制台中使用以下命令安装软件包。您还必须安装相关软件包（如果有）。 install.packages("party")“party”包具有用于创建和分析决策树的函数ctree()。语法在R中创建决策树的基本语法是 - ctree(formula, data)以下是所使用的参数的描述 -  formula是描述预测变量和响应变量的公式。 data是所使用的数据集的名称。 输入数据我们将使用名为readingSkills的R内置数据集来创建决策树。 它描述了某人的readingSkills的分数，如果我们知道变量“年龄”，“shoesize”，“分数”，以及该人是否为母语者。 这里是示例数据。 # Load the party package. It will automatically load other dependent packages.library(party)# Print some records from data set readingSkills.print(head(readingSkills))当我们执行上面的代码，它产生以下结果及图表 - nativeSpeaker age shoeSize score1 yes 5 24.83189 32.293852 yes 6 25.95238 36.631053 no 11 30.42170 49.605934 yes 7 28.66450 40.284565 yes 11 31.88207 55.460856 yes 10 30.07843 52.83124Loading required package: methodsLoading required package: grid..............................................................例我们将使用ctree()函数创建决策树并查看其图形。 # Load the party package. It will automatically load other dependent packages.library(party)# Create the input data frame.input.dat <- readingSkills[c(1:105),]# Give the chart file a name.png(file = "decision_tree.png")# Create the tree. output.tree <- ctree( nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score, data = input.dat)# Plot the tree.plot(output.tree)# Save the file.dev.off()当我们执行上面的代码，它产生以下结果 - null device 1 Loading required package: methodsLoading required package: gridLoading required package: mvtnormLoading required package: modeltoolsLoading required package: stats4Loading required package: strucchangeLoading required package: zooAttaching package: ‘zoo’The following objects are masked from ‘package:base’: as.Date, as.Date.numericLoading required package: sandwich结论从上面显示的决策树，我们可以得出结论，其readingSkills分数低于38.3和年龄超过6的人不是一个母语者。