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。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 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: 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

决策树,使用R

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。

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