R 语言 决策树

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  R 语言 决策树

  决策树是以树的形式表示选择及其结果的图形。图中的节点表示事件或选择，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中。使用决策树的示例是-根据电子邮件和垃圾邮件中的每一个因素，将电子邮件预测为垃圾邮件或非垃圾邮件，预测肿瘤为癌，或将贷款预测为信用风险的高低。通常，使用观察到的数据（也称为训练数据）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软件包。对于一组新的预测变量，我们使用此模型来确定数据类别（是/否，垃圾邮件/非垃圾邮件）。

  R包“party”用于创建决策树。
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  安装R包

  在R控制台中使用以下命令安装软件包。您还必须安装从属软件包（如果有）。

  
  install.packages("party")
  

  包“party”具有函数ctree（），该函数用于创建和分析决策树。

  在R中创建决策树的基本语法是-

  
  ctree(formula, data)
  

  以下是所用参数的描述-

  • formula - 是描述预测变量和响应变量的公式。
  • data - 是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。如果我们知道变量“年龄”，“鞋子尺码”，“得分”以及该人是否以母语为母语，则它描述了某人的阅读技能得分。

  这是示例数据。

  
  # Load the party package. It will automatically load other
  # dependent packages.
  library(party)
  
  # Print some records from data set readingSkills.
  print(head(readingSkills))
  

  当我们执行上述代码时，它会产生以下结果和图表-

  
    nativeSpeaker   age   shoeSize      score
  1           yes     5   24.83189   32.29385
  2           yes     6   25.95238   36.63105
  3            no    11   30.42170   49.60593
  4           yes     7   28.66450   40.28456
  5           yes    11   31.88207   55.46085
  6           yes    10   30.07843   52.83124
  Loading required package: methods
  Loading required package: grid
  ...............................
  ...............................
  

  我们将使用ctree（）函数创建决策树并查看其图。

  
  # 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()
  

  当我们执行以上代码时，它产生以下结果-

  
  null device 
            1 
  Loading required package: methods
  Loading required package: grid
  Loading required package: mvtnorm
  Loading required package: modeltools
  Loading required package: stats4
  Loading required package: strucchange
  Loading required package: zoo
  
  Attaching package: ‘zoo’
  
  The following objects are masked from ‘package:base’:
  
     as.Date, as.Date.numeric
  
  Loading required package: sandwich
  

  

  结论

  从上面显示的决策树中，我们可以得出结论，凡是阅读技能得分小于38.3且年龄大于6岁的人都不是母语人士。