R语言代码 rm(list=ls())
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验3-决策树分类")
inputfile=read.csv(file="./bank-data.csv",header=TRUE)
#age
for(i in 1:length(inputfile$age))
inputfile$age[i]=if
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2023-08-31 20:54:20
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一、算法简介 决策树模型是一种简单易用的非参数分类器。它不需要对数据有任何的先验假设，计算速度较快，结果容易解释，而且稳健性强，不怕噪声数据和缺失数据。决策树模型的基本计算步骤如下：先从n个自变量中挑选一个，寻找最佳分割点，将数据划分为两组。针对分组后数据，将上述步骤重复下去，直到满足某种条件。在决策树建模中需要解决的重要问题有三个：如何选择自变量 如何选择分割点 确定停止划分的条件在R语言
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2023-08-10 12:43:08
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决策树是一树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。对于非纯的叶节点，多数类的标号给出到达这个节点的样本所属的类。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对一个分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下，分而治之的过程。常见的三类决策树：C4.5算法在R语言中，实现C4
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2023-08-10 12:42:04
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决策树是以树的结构将决策或者分类过程展现出来，其目的是根据若干输入变量的值构造出一个相适应的模型，来预测输出变量的值。预测变量为离散型时，为分类树；连续型时，为回归树。 常用的决策树算法：算法简介R包及函数ID3使用信息增益作为分类标准 ，处理离散数据，仅适用于分类树 。rpart包 rpart()CART使用基尼系数作为分类标准，离散、连续数据均可，适用于分类树，回归树。rpart包 rpar
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2023-06-25 13:56:50
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1、3种最常见的决策树：CART分类回归树(classification and regression tree)（一棵二叉树）。每个节点采用二分法(与C4.5最大的区别，c4.5可以有很多分支)；用Gini Ratio作为衡量指标，如果分散指标程度很高的说明数据有很多类别。C4.5。最新有5.0版本；先建完整的决策树；使用自定义的错误率（Predicted
概念树的回归和分类方法，这些方法主要根据分层和分割 的方式将预测变量空间划分为一系列简单区域。对某个给定待预测的观 测值，用它所属区域中训练集的平均值或众数对其进行预测。 基于树的方法简便且易于解释。但预测准确性通常较低。 如图所示，一共有5
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2023-09-04 15:14:27
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Decision Trees/ Machine Learning Durga Gaddam August 29, 2016 Decision Trees/ Machine Learning Durga Gaddam August 29, 2016 Objective: The objective o
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2017-02-19 15:50:00
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R语言代码决策树的构建 rm(list=ls())
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验3-决策树分类")
#save print
sink("tree1.txt")
inputfile=read.csv(file="./bank-data.csv",header=TRUE)
#age
for(i in 1:
决策树算法，从名字中也可以理解到该算法是以树形结构建立模型的，该算法主要根据分层和分割的方式将预测变量空间划分为一系列简单区域。对某个给定的待预测的观测值，用它所属区域中训练的平均值或众数进行预测。决策树可以分为回归树和分类树，前者用于预测数值，后者用于预测类别。一、回归树我们若需要预测数值时，就需要使用到回归树。而创建回归树的步骤也就分为两大部分：1、将预测变量空间分割成i个不重叠的区域R_1,
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2023-08-16 16:18:43
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tail(iris)
library(rpart)
data("iris")#加载数据
attach(iris)#简化过程，即不使用$也可以访问iris
s<-sample(nrow(iris),size=120,replace=F)
#使用sample进行随机抽样从第1行到nrow的iris
#从中抽出120行，replace=F是不放回的抽样
#默认是按照column（列）抽样，这里我们
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2023-05-23 16:18:56
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决策树算法
决策树的创建
创建决策树的问题可以用递归的形式表示：
1、首先选择一个属性放置在根节点，为每一个可能的属性值产生一个分支：将样本拆分为多个子集，一个子集对应一种属性值；
2、在每一个分支上递归地重复这个过程，选出真正达到这个分支的实例；
3、如果在一个节点上的所有实例拥有相同的类别，停止该部分树的扩展。
问题：对于给定样
决策树是什么决策树是基于树结构来进行决策，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“它是什么颜色？”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩”，我们再判断“它敲起来是什么声音？”，最后我们得出决策：这是一个好瓜。这个决策如图所示： &
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2023-08-08 10:43:56
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本文通过示例介绍R实现CART(classification and regression tree)过程。当一组预测变量与响应变量的关系为线性时，我们使用多重线性回归可以生成准确的预测模型。但当它们的关系为更复杂的非线性关系时，则需采用非线性模型。分类回归CART(classification and regression tree)方法使用一组预测变量构建决策树，用来预测响应变量。响应变量是连
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2023-06-25 13:59:25
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分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。 决策树的理解熵的概念对理解决策树很重要决策树做判断不是百分之百正确，它只是基于不确定性做最优判断。熵就是用来描述不确定性的。 案
# 决策树剪枝
## 简介
决策树是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。它通过构建一个树状结构，根据不同的特征将数据集划分为不同的类别。在构建决策树时，为了避免过拟合问题，常常采用剪枝技术。决策树剪枝是通过去除一些决策树的分支或子树，从而减少模型复杂度，提高泛化能力。
## 剪枝方法
决策树剪枝方法主要有预剪枝和后剪枝两种。
### 预剪枝
预剪枝是在构建决策树的过程中进行剪枝。
原创
2023-07-23 08:50:15
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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。决策树由结点与有向边组成，其中，结点分为如下三种：根结点：无入边，但有零条或多条出边内部结点：有一条入边和多条出边叶节点：有一条入边，无出边每个叶节点都有一个类标号，根节点和内部结点包含属性测试条件，每个根节点和内部结点都对应一次条件判断，用来分开有不同特性的记录。对一条记录进行判断时，从根结点开始，根据判断进入相应分支
原创
2021-03-24 20:06:25
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#tbl对象使用dplyr包预处理时建议使用tbl_df()函数或tbl_cube()函数或tbl_sql()函数将原数据转换为tbl对象，因为dplyr包用C语言开发，对处理tbl对象是非常迅速的。语法：tbl_df(src, ...)tbl_cube(dimensions, measures)tbl_sql(subclass, src, from, ..., vars = attr(from,
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2023-11-13 18:56:06
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ICDM于2006年底评选数据挖掘十大经典算法，C4.5(分类决策树)居首，前五名算法分别是C4.5, k-Means,SVM, Apriori,EM。大部分的算法对我们都很熟悉。C4.5居首主要因为其简单易懂，可解释性强。特别是在企业的具体业务应用过程中，模型的可解释性占有相当大的权重。本文主要基于R介绍决策树，并简单介绍一下随机森林。1、决策树简介：决策树是一颗倒长的树，主要由根节点、分支、叶
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2024-01-06 22:51:56
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# 实现C50 R语言包的教程
## 一、整体流程
首先，让我们看一下整个实现C50 R语言包的流程，可以用以下表格展示：
```mermaid
erDiagram
Process --> Step1: 安装C50包
Process --> Step2: 导入C50包
Process --> Step3: 准备数据集
Process --> Step4: 划分
决策树首先区分树模型和线性模型的区别：线性模型：对所有特征给予权重相加得到一个新的值 （例：逻辑回归通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类）逻辑回归只能找到线性的分割 （输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射）树型模型：决策树对每一个特征做一个划分决策树可以找到非线性分割树模型拟合出来的函数是分区间的阶梯函数，可以产生可视化的分类规则决策树原理：采用自顶向下
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2023-12-16 16:02:50
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