R의 의사 결정 트리: 구성 요소, 유형, 구축 단계, 과제

"R의 의사 결정 트리" 는 할 수 있는 선택과 그 결과가 무엇인지를 그래픽으로 나타낸 것입니다. 그래픽 트리 형태로 표현됩니다. 트리의 다른 부분은 의사 결정자의 다양한 활동을 나타냅니다. 특정 행동의 다양한 가능성과 결과를 시각적으로 제시하는 효율적인 방법입니다.

왜 R에서 의사결정나무를 사용해야 합니까?

R에서 의사 결정 트리의 중요성에 대해 의문을 가질 수 있습니다. 의사 결정 트리는 문제와 다양한 솔루션뿐만 아니라 가능한 모든 옵션을 제시합니다. 이러한 옵션은 더 광범위한 솔루션을 제시하기 위해 의사 결정자가 직면하는 문제가 될 수 있습니다.

또한 문제의 다양한 가능한 결과를 분석하고 미리 계획하는 데 도움이 됩니다. 포괄적인 프레임워크를 제공하므로 다양한 결과의 값도 쉽게 수량화할 수 있습니다. 이것은 조건부 확률이 그림에 나타날 때 특히 중요합니다.

R에서 의사 결정 트리의 다른 부분은 무엇입니까?

의사결정나무가 의미하는 바를 이해하고 해석하려면 의사결정나무의 여러 부분이 무엇인지 이해해야 합니다. 의사 결정 트리를 볼 때 이러한 용어를 매우 자주 접할 수 있습니다.

• 노드: 트리의 노드는 발생한 이벤트 또는 의사 결정자가 내려야 하는 선택을 나타냅니다.
• 에지: 설정된 다른 조건 또는 규칙입니다.
• 루트 노드: 샘플 시각화의 경우 전체 모집단 또는 샘플을 보여줍니다.
• 분할: 노드가 하위 노드로 분할되는 경우입니다.
• 결정 노드: 더 분할되는 특정 하위 노드입니다.
• 리프: 이들은 또한 분할되지 않는 최종 용어 또는 노드입니다.
• 가지치기: 이것은 결정 노드의 하위 노드를 제거하는 것입니다.
• 분기: 전체 의사결정 트리의 하위 섹션입니다.

읽기: 데이터 과학 대 의사 결정 과학

R에서 의사 결정 트리를 어떻게 사용할 수 있습니까?

의사 결정 트리는 R에서만 만들 수 있으므로 먼저 R을 설치해야 합니다. 이것은 온라인에서 매우 빠르게 수행할 수 있습니다. R을 다운로드한 후에는 결정 트리를 사용하기 위해 패키지를 만들고 시각화해야 합니다. 이를 허용하는 패키지 중 하나가 "파티"입니다. install.package("party") 명령을 입력하면 의사 결정 트리 표현을 사용할 수 있습니다. 의사 결정 트리는 또한 복잡하고 감독되는 알고리즘으로 간주됩니다.

의사 결정 트리는 R에서 어떻게 작동합니까?

의사 결정 트리는 R을 사용할 때 기계 학습 및 데이터 마이닝에 더 자주 사용됩니다. 이 경우에 사용되는 필수 요소는 관찰 또는 훈련 데이터입니다. 그런 다음 포괄적인 모델이 생성됩니다. 유효성 검사 데이터 세트는 의사 결정 트리를 업그레이드하고 개선하는 데도 사용됩니다.

자세히 알아보기: R 프로그래밍의 데이터 시각화

다양한 유형의 의사 결정 트리는 무엇입니까?

결정 트리의 가장 중요한 유형은 분류 및 회귀 트리입니다. 일반적으로 입력과 출력이 범주형일 때 사용됩니다.

분류 트리: 변수가 특정 값 세트를 취할 수 있는 트리 모델입니다. 이 경우 잎은 클래스 레이블을 나타내고 가지는 다른 기능의 결합을 나타냅니다. 일반적으로 "예" 또는 "아니오" 유형의 트리입니다.

회귀 트리: 연속 값을 취할 수 있는 변수가 있는 결정 트리가 있습니다.

위의 두 가지 유형의 의사결정 트리를 결합하면 CART 또는 분류 및 회귀 트리를 얻을 수 있습니다. 이것은 여러 번 접할 수 있는 포괄적인 용어입니다. 이는 위에서 언급한 절차를 참조합니다. 이 두 가지의 유일한 차이점은 종속 변수의 유형(범주형 또는 숫자형)입니다.

R에서 의사 결정 트리를 구축하는 단계는 무엇입니까?

1단계: 가져 오기 - 분석하려는 데이터 세트를 가져옵니다.

2단계: 정리 - 데이터 세트를 정리해야 합니다.

3단계: 훈련 또는 테스트 세트 생성 - 이는 레이블을 예측하기 위해 알고리즘을 훈련한 다음 추론에 사용해야 함을 의미합니다.
4단계: 모델 빌드 - 이를 위해 rpart() 구문이 사용됩니다. 이것은 노드가 더 이상의 분할이 불가능한 지점에 도달할 때까지 분할을 계속한다는 것을 의미합니다.

5단계: 데이터세트 예측 - 이 단계에서는 predict() 구문을 사용합니다.

6단계: 성능 측정 - 이 단계는 매트릭스의 정확도를 보여줍니다.

7단계: 하이퍼 매개변수 조정 - 적합의 측면을 제어하기 위해 의사결정 트리에는 다양한 매개변수가 있습니다. 매개변수는 rpart.control() 함수를 사용하여 제어할 수 있습니다.

또한 읽기: 초보자를 위한 R 자습서

R에서 의사 결정 트리를 사용할 때의 어려움은 무엇입니까?

가지치기는 지루한 과정일 수 있으며 정확한 표현을 얻으려면 신중하게 수행해야 합니다. 또한 작은 변화에도 높은 불안정성이 있을 수 있습니다. 따라서 변동성이 높아 사용자, 특히 초보자에게 번거로울 수 있습니다. 더욱이 바람직한 결과와 결과를 낳지 못하는 경우도 있습니다.

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마무리

결과가 무엇인지 인식하면서 최적의 선택을 하려면 R에서 의사 결정 트리를 사용하는 방법을 알고 있어야 합니다. 이는 발생할 수 있는 것과 발생하지 않을 수 있는 것을 개략적으로 나타낸 것입니다. 위에서 설명한 여러 가지 의사결정 트리 구성요소가 있습니다. 널리 사용되는 강력한 머신 러닝 알고리즘입니다.