决策树是一种非常有用的分类方法,它能够对新出现的对象给出正确的分类。比起文本描述的规则,我们更希望能使用图形来直观展示决策树的结果,这就是本文介绍的重点——决策树结果可视化。
决策树(Decision Tree)是一种简单但是广泛使用的分类预测模型。通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类并作出决策。决策树有两大优点,一是决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析;二是效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,但是预测的最大计算次数不能超过决策树的深度。一个简单的决策树例子如下所示:
传统的ID3和C4.5一般用于分类问题,其中ID3使用信息增益进行特征选择,即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割,C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。
传统的ID3和C4.5一般用于分类问题,其中ID3使用信息增益进行特征选择,即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割,C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。 特征A对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而CART(分类与回归)模型既可以用于分类、也可以用于回归,对于回归树(最小二乘回归树生成算法),需要寻找最优切分变量和最优切分点,对于分类
❝本节来介绍如何使用R语言来进行「逻辑回归与决策树模型分析」,下面小编通过一个案例来进行展示,结果仅供展示用,希望各位观众老爷能够喜欢。。❞
一、树算法介绍 当前数据挖掘领域中存在10个火热的算法、它们涉及到数据的聚类、分类、关联规则、排序等方面。今天就跟大家说说基于树的分类算法--决策树,决策树有非常良好的优点: 1)决策树的够造不需要任何领域知识,就是简单的IF...THEN...思想 ; 2)决策树能够很好的处理高维数据,并且能够筛选出重要的变量; 3)由决策树产生的结果是易于理解和掌握的; 4)决策树在运算过程中也是非常迅速的; 5)一般而言,决策树还具有比较理想的预测准确率。 CART决策树又称分类回归树,当数据集的因变量为连续性数值时
无论是随机森林,LASSO回归,还是支持向量机, 他们的模型都是有点抽象,不容易直观的可视化解释清楚。但是接下来我们要介绍的决策树模型,就不一样。
本文介绍了使用机器学习算法对数据集进行分类,并使用随机森林算法进行预测。通过对比不同算法的效果,最终选择随机森林算法作为最优分类器。同时,文章还探讨了特征选择和特征重要性分析,并使用特征重要性作为分类器选择的依据。最后,文章还介绍了如何使用随机森林算法对新的数据点进行分类预测。
今天给大家演示下caret做决策树的例子,但其实并不是很好用,还不如之前介绍的直接使用rpart,或者tidymodels,mlr3。
有监督学习基于一组包含预测变量和输出变量的样本单元。将全部数据分为一个训练数据集和一个验证数据集,其中训练集用于建立预测模型,验证集用于测试模型的准确性。
决策树的可视化我们之前介绍过,主要是使用rpart.plot包,视觉效果还是不错的:
2016年,我国员工离职率达到20.1%,一线城市22.4%,意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高,达到25.1%,其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利,那么将大数据运用于员工离职预测,帮助企业制定策略、留住人才,势在必行,必定大有可为。
Reaven和Miller(1979)研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D,并发现了一个奇特的图案,看起来像是一个有两个翼的大斑点(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为。机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西。 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有时候需要利用更高级的方法,有时候需要更换模型 机器学习算法
Reaven和Miller(1979)研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D,并发现了一个奇特的图案,看起来像是一个有两个翼的大斑点。
决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中。 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通常的算法是利用启发式的算法如ID3,C4.5,CART等递归的选择最优特征。选择一个最优特征,然后按照此特征将数据集分割成多个子集,子集再选择最优特征, 直到所有训练数据都被正取分类,这就构造出了决策树。决策树有如下特点:
在数字化时代,顾客信用评估成为商业决策中的重要一环。无论是金融机构的信贷审批,还是电商平台的用户信用管理,都需要对顾客的信用状况进行准确评估(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
该数据包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。客户的ID(从1到2357不等),交易日期,购买的书籍数量,以及价值。我们被要求建立一个模型来预测消费者每周的购买频率、书籍的购买单位和购买价值。
在上一次教程中,我们介绍了把观测值凝聚成子组的常见聚类方法。其中包括了常见聚类分析的一般步骤以及层次聚类和划分聚类的常见方法。而机器学习领域中也包含许多可用于分类的方法,如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)等。本次教程的内容则主要介绍决策树、随机森林、支持向量机这三部分内容,它们都属于有监督机器学习领域。有监督机器学习基于一组包含预测变量值和输出变量值的样本单元,将全部数据分为一个训练集和一个验证集,其中训练集用于建立预测模型,验证集用于测试模型的准确性。这个过程中对训练集和验证集的划分尤其重要,因为任何分类技术都会最大化给定数据的预测效果。用训练集建立模型并测试模型会使得模型的有效性被过分夸大,而用单独的验证集来测试基于训练集得到的模型则可使得估计更准确、更切合实际。得到一个有效的预测模型后,就可以预测那些只知道预测变量值的样本单元对应的输出值了。
团队需要分析一个来自在线零售商的数据。该数据集包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。 客户的ID(从1到2357不等),交易日期,购买的书籍数量,以及价值。 我们被要求建立一个模型来预测消费者每周的购买频率、书籍的购买单位和购买价值。
作者:夏尔康 https://ask.hellobi.com/blog/xiaerkang/4424 1.1问题描述和目标 因为钻石的价格定价取决于重量,颜色,刀工等影响,价格该如何制定合理,为公司抢占市场制定价格提供依据。 1.2数据说明 这里我使用的是R语言里面数据集diamonds,如果看这本《ggplot2:数据分析与图形艺术》应该对这个数据都不会太陌生。该数据集收集了约54000颗钻石的价格和质量的信息。每条记录由十个变量构成,其中有三个是名义变量,分别描述钻石的切工,颜色和净度; car
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析
作为机器学习中可解释性非常好的一种算法,决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 一、初识决策树 决策树是一种树形结构,一般的,一棵决策树包含一个根结点,若干个内部结点和若干个叶结点: 叶结点:树的一个方向的最末
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析(查看文末了解数据获取方式)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。然而,总的来说,结果并不漂亮。事实证明,一段时间以来,有一种更好的方法来绘制 rpart() 树。
文 | 刘昭东, 软件工程师, IBM 机器学习在各个领域都有广泛的应用,特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例,着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建,讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具,分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论
机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。在算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。很多相关问题的算法复杂度较高,而且很难找到固有
这一节学习使用包party里面的函数ctree()为数据集iris建立一个决策树。属性Sepal.Length(萼片长度)、Sepal.Width(萼片宽度)、Petal.Length(花瓣长度)以及Petal.Width(花瓣宽度)被用来预测鸢尾花的Species(种类)。在这个包里面,函数ctree()建立了一个决策树,predict()预测另外一个数据集。
最近我们被客户要求撰写关于信用卡违约的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析(查看文末了解数据获取方式)
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析(查看文末了解数据获取方式)
通常情况下,我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看,但是当数据量增大的时候,就显得有点费力了,在visdat包中,有两个函数vis_dat和vis_miss用于可视化缺失查看
但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。随着两个以上的解释变量,它开始变得更加复杂的可视化。
在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
支持向量机(R package e1071。“Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin,LIBSVM:a library for support vector machines,2005.”的实现)。
随机森林实际是一堆决策树的组合(正如其名,树多了就是森林了)。在用于分类一个新变量时,相关的检测数据提交给构建好的每个分类树。每个树给出一个分类结果,最终选择被最多的分类树支持的分类结果。回归则是不同树预测出的值的均值。
trainControl中可以设置重采样的参数,指定boot\boot632\cv\repeatdcv\LOOCV\LGOCV\non\oob\adaptive_cv\adaptive_boot\adaptive_LGOCV等。
缺失值在数据中无处不在,需要在分析的初始阶段仔细探索和处理。在本次示例中,会详细介绍naniar包探索缺失值的方法和理念,它和ggplot2和tidy系列使用方法非常相似,上手并不困难。
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2、分类 常用的包: rpart,party,randomFo
RevoScaleR中的rxDTree函数使用基于分类的递归分区算法来拟合基于树的模型得到的模型类似于推荐的ř包rpart包产生的模型支持分类型树和回归型树。; 与rpart包一样,差异由响应变量的性质决定:因子响应生成分类树; 数字响应生成回归树。
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats
借着二胎政策的开放与家庭消费升级的东风,母婴市场迎来了生机盎然的春天,尤其是母婴电商行业,近年来发展迅猛。用户获取和流失是一对相对概念,就好比一个水池,有进口,也有出口。我们不能只关心进口的进水速率,却忽略了出水口的出水速率。挽留一个老用户相比拉动一个新用户,在增加营业收入、产品周期维护方面都是有好处的。并且获得一个新用户的成本是留存一个老用户的5~6倍。
rpart,party,randomForest,rpartOrdinal,tree,marginTree,
这个数据集和书中的略有区别,不过应该是包含的关系,这个数据的样本更多,应该不影响的。扩展:split函数完成训练和测试的划分
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,也就是一种集成分类方法(Ensemble Method)。
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51308061
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云