Albero decisionale in R: componenti, tipi, passaggi da costruire, sfide

"Albero decisionale in R" è la rappresentazione grafica delle scelte che possono essere fatte e quali potrebbero essere i loro risultati. È rappresentato sotto forma di albero grafico. Diverse parti dell'albero rappresentano varie attività del decisore. È un modo efficiente per definire visivamente le diverse possibilità e risultati di una particolare azione.

Perché dovrei usare un albero decisionale in R?

Potresti mettere in dubbio l' importanza degli alberi decisionali in R . Non solo gli alberi decisionali illustrano il problema e le diverse soluzioni, ma anche tutte le opzioni possibili. Queste opzioni possono essere le sfide affrontate dal decisore per trovare una gamma più ampia di soluzioni.

Aiuta anche ad analizzare le diverse possibili conseguenze di un problema e pianificare in anticipo. Fornisce un quadro completo in modo da poter quantificare facilmente anche i valori dei diversi risultati. Ciò è particolarmente importante quando entra in gioco la probabilità condizionale.

Quali sono le diverse parti di un albero decisionale in R?

Per capire e interpretare cosa significa un albero decisionale, devi capire quali sono le diverse parti di un albero decisionale. Potresti imbatterti in questi termini molto spesso quando guardi gli alberi decisionali.

• Nodi: I nodi di un albero rappresentano un evento che ha avuto luogo o una scelta che il decisore deve fare.
• Bordi: queste sono le diverse condizioni o regole impostate.
• Nodo radice: mostra l'intera popolazione o campione in caso di visualizzazione di un campione.
• Divisione: questo è quando il nodo è diviso in sottonodi.
• Nodi decisionali: questi sono i sottonodi specifici che si dividono ulteriormente.
• Foglia: questi sono i termini finali o i nodi che non si dividono anche.
• Pruning: questa è la rimozione dei sottonodi di un nodo decisionale.
• Ramo: si tratta di sottosezioni di un intero albero decisionale.

Leggi: Scienza dei dati vs Scienza delle decisioni

Come posso usare l'albero decisionale in R?

Poiché gli alberi decisionali possono essere creati solo in R, è necessario prima installare R. Questo può essere fatto molto rapidamente online. Dopo aver scaricato R, devi creare e visualizzare i pacchetti per utilizzare gli alberi decisionali. Un pacchetto che consente questo è "festa". Quando si digita il comando install.package ("party"), è possibile utilizzare le rappresentazioni dell'albero decisionale. Gli alberi decisionali sono anche considerati algoritmi complicati e supervisionati.

Come funzionano gli alberi decisionali in R?

Gli alberi decisionali vengono utilizzati più spesso nell'apprendimento automatico e nel data mining quando si utilizza R. L'elemento essenziale utilizzato in questo caso sono i dati osservati o di addestramento. Successivamente, viene creato un modello completo. Un insieme di dati di convalida viene utilizzato anche per aggiornare e migliorare l'albero decisionale.

Ulteriori informazioni: Visualizzazione dei dati nella programmazione R

Quali sono i diversi tipi di alberi decisionali?

I tipi più importanti di alberi decisionali sono gli alberi di classificazione e di regressione. Questi sono generalmente utilizzati quando gli ingressi e le uscite sono categoriali.

Alberi di classificazione: si tratta di modelli ad albero in cui la variabile può assumere un insieme specifico di valori. In questi casi, le foglie rappresentano le etichette di classe, mentre i rami rappresentano le congiunzioni di una caratteristica diversa. È generalmente un tipo di albero "sì" o "no".

Alberi di regressione: ci sono alberi decisionali che hanno una variabile che può assumere valori continui.

Quando si combinano entrambi i suddetti tipi di alberi decisionali, si ottiene il CART o gli alberi di classificazione e regressione. Questo è un termine generico, che potresti incontrare più volte. Questi si riferiscono alle procedure sopra citate. L'unica differenza tra queste due è il tipo di variabili dipendenti: categoriali o numeriche.

Quali sono i passaggi coinvolti nella costruzione di un albero decisionale su R?

Passaggio 1: Importa: importa il set di dati che desideri analizzare.

Passaggio 2: pulizia: il set di dati deve essere pulito.

Passaggio 3: creare un treno o un set di test : ciò implica che l'algoritmo deve essere addestrato per prevedere le etichette e quindi utilizzato per l'inferenza.
Passaggio 4: crea il modello: per questo viene utilizzata la sintassi rpart(). Ciò significa che i nodi continuano a dividersi fino a raggiungere un punto in cui non è possibile un'ulteriore divisione.

Passaggio 5: prevedere il set di dati: utilizzare la sintassi predict() per questo passaggio.

Passaggio 6: misurare le prestazioni: questo passaggio mostra l'accuratezza della matrice.

Passaggio 7: ottimizzazione degli iperparametri- Per controllare gli aspetti dell'adattamento, l'albero decisionale ha vari parametri. I parametri possono essere controllati usando la funzione rpart.control().

Leggi anche: R Tutorial per principianti

Quali sono le sfide dell'utilizzo di un albero decisionale in R?

La potatura può essere un processo noioso e deve essere eseguita con attenzione per ottenere una rappresentazione accurata. Ci può essere anche un'elevata instabilità in caso anche di una piccola modifica. Quindi, è altamente volatile, il che può essere problematico per gli utenti, in particolare i principianti. Inoltre, in alcuni casi può non riuscire a produrre risultati e risultati desiderabili.

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Avvolgendo

Se vuoi fare una scelta ottimale pur essendo consapevole di quali saranno le conseguenze, assicurati di sapere come usare l'albero decisionale in R. È una rappresentazione schematica di cosa potrebbe accadere e cosa potrebbe non succedere. Ci sono diversi componenti di un albero decisionale, che sono spiegati sopra. È un popolare e potente algoritmo di apprendimento automatico da utilizzare.