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R语言实现决策树的分析

决策树分析主要是根据数据的属性建立决策模型。此模型经常被用来解决回归问题和分类问题。常见的算法包括ID3,C4.5,随机森林和CART。...其中ID3主要对可选值多的属性具有一定的偏向性;相反,C4.5则主要对可选值少的属性具有一定的偏向性。最终便设计了CART算法来中和这两个极端。...接下来我们看下在R中如何实现决策树的分析。实现的包不止一个,包括rpat,party等。我们今天主要介绍party的使用。...分类模型的构建: ##数据创建 ls c("A", "B", "C")), x1 = rnorm(150) + rep(c(1,...##简化决策树的展示 plot(iris_ctree, type="simple") ? 当然接下来就是对分类模型的预测水平进行评价,在这里就不进行赘述了,应该在很多分类算法都进行了详细的介绍。

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    决策树(R语言)

    决策树算法 要想理解决策树的工作原理,首先需要了解决策树的层次结构。...Hunt算法是常用的用来建立决策树的算法,采用贪心策略,在选择划分数据属性时,采取一系列局部最优决策来构造决策树。他是C4.5,CART等决策树算法的基础。...对于测试条件的每个输出,创建一个子结点,并根据测试结果将Dt中记录分布到相应结点,对每个结点,递归调用此算法 R语言实现 通过R语言中的rpart包,对iris数据集进行分类。...(来源:百度)maptree包可以画出生成的决策树图,便于直观的对模型进行解释。 导入包,用rpart函数训练决策树,并输出决策树结果,画出结构图。 ?...由图中结果,可以观察生成决策树的具体结构图,一般来说,处于越高层级的测试条件,有越高的重要性。因此,在进行特征选择时,可根据决策树的结果协助判断,这个特点也增加了决策树的可解释性。 观察误差。

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    用c++从头开始实现决策树

    从头实现一个分类决策树分类器似乎是一个适当的挑战。这已经被证明是一个测试但有益的学习旅程,我想分享一些我在这个过程中的主要经验。...下面列出了在实现决策树分类器中开发的关键对象。...方法是为实现的类编写静态定义的成员函数。静态定义的成员函数可以在没有父类实例化的情况下独立执行。这使得为完成决策树业务逻辑的一个方面的每一个功能编写特定的、独立的测试用例成为可能。 ?...总结 学习像c++这样的低级语言可以让你接触到许多快速程序所需的核心概念,如内存管理、数据结构和编译语言。...您可以在这里从头看到c++决策树分类器的完整源代码。您还可以在这里找到一个示例jupiter notebook,它直接从Python调用已实现的决策树分类器,并在Titanic数据集上训练决策树。

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    C语言链表实现

    我学数据结构的时候也是感觉很困难,当我学完后我发现了之所以困难时因为我没有系统的进行学习,而且很多教授都只是注重数据结构思想,而忽略了代码方面,为此我写了这些博文给那些试图自学数据结构的朋友,希望你们少走弯路 我尝试用最简单的语言与代码来描述链表...,事实上它本身也很简单 静态单链表实现 下面一部分的讨论都将围绕上面这幅图片展开,既然是逐步实现,我不考虑在开头就让这个单链表完美实现,它将只有两个部分:链表的创建&遍历链表输出 首先我们要知道一些简单的概念...这个疑问你可以自己解答比较好 动态单链表实现 到这里一个简单的链表就已经实现了,但是我们还需要继续改进,因为我们有时候不知道每个节点储存的数据,所以我们就需要一个动态链表了,下面这个将实现把用户输入的数据以链式结构储存...new node; node *head=a; node *tail=c; a->data=9; a->next=b; a->pre=NULL; b->data=17; b->next=...c; b->pre=a; c->data=6; c->next=NULL; c->pre=b; //输出 /*node *print_head=head; while(print_head

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    C语言实现阶乘

    在本篇博客中,我们将讨论如何使用C语言来实现阶乘的计算。 解题思路: 阶乘的计算可以通过循环或递归来实现。在这里,我们将介绍两种常见的方法。...方法一:使用循环实现阶乘 循环是一种重复执行特定代码块的结构。我们可以使用循环来计算阶乘。具体步骤如下: 定义一个变量result,并将其初始化为1,用于保存阶乘的结果。...下面是使用循环实现阶乘的C代码示例: #include unsigned long long factorial(unsigned int n) { unsigned long...下面是使用递归实现阶乘的C代码示例: #include unsigned long long factorial(unsigned int n) { if (n == 0...希望这篇博客对你理解如何使用C语言实现阶乘有所帮助。如果你有任何问题或需要进一步的解释,请随时向我提问。

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    C4.5决策树及CART决策树

    学习目标 了解信息增益率的计算公式 知道ID3 和 C4.5决策树的优缺点 了解基尼指数的计算公式 了解基尼指数对于不同特征的计算方式 了解回归决策树的构建原理 1....,但这里的属性并不一定是最优的 C4.5算法的核心思想是ID3算法,对ID3算法进行了相应的改进。...C4.5使用的是信息增益比来选择特征,克服了ID3的不足。...C4.5只适合于能够驻留内存的数据集,当数据集非常大时,程序无法运行 无论是ID3还是C4.5最好在小数据集上使用,当特征取值很多时最好使用C4.5算法 4....Cart树简介 Cart模型是一种决策树模型,它即可以用于分类,也可以用于回归,其学习算法分为下面两步: (1)决策树生成:用训练数据生成决策树,生成树尽可能大 (2)决策树剪枝:基于损失函数最小化的剪枝

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    python实现决策树

    什么是决策树? 决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例: ? 决策树通常包含哪三个步骤? 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则? ?...直接以一个例子看看数如何构建决策树的: ? 根据不同的特征可以有不同的决策树: ? 那么如何从根节点开始选择特征进行决策树的构建呢? 最基础的是使用信息增益来表示。 首先得了解熵和条件熵的定义。...提到决策树就需要了解到ID3、C4.5和CART三种。其中ID3就是使用信息增益来进行特征选择,而C4.5使用的是信息增益比进行选择。 ? ID3生成的决策树如下: ?...由于ID3只有决策树的生成过程,因此容易过拟合。 CART算法? ? ? 以分类为例,CART使用基尼指数来进行特征选择: ? ? 还是以上述的数据集进行计算: ? ? ?...下面是代码实现,代码来源: https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch from __future__ import division, print_function

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