Дерево решений в R: компоненты, типы, шаги по созданию, проблемы

«Дерево решений в R» — это графическое представление вариантов, которые можно сделать, и возможных результатов. Он представлен в виде графического дерева. Различные части дерева представляют различные виды деятельности лица, принимающего решения. Это эффективный способ визуального представления различных возможностей и результатов конкретного действия.

Почему я должен использовать дерево решений в R?

Вы можете усомниться в важности деревьев решений в R. Деревья решений отображают не только проблему и различные решения, но и все возможные варианты. Эти варианты могут быть проблемами, с которыми сталкивается лицо, принимающее решения, чтобы найти более широкий спектр решений.

Это также помогает анализировать различные возможные последствия проблемы и планировать заранее. Он дает всеобъемлющую основу, поэтому вы также можете легко количественно оценить значения различных результатов. Это особенно важно, когда речь идет об условной вероятности.

Каковы различные части дерева решений в R?

Чтобы понять и интерпретировать, что означает дерево решений, вы должны понимать, каковы различные части дерева решений. Вы можете очень часто сталкиваться с этими терминами, когда смотрите на деревья решений.

• Узлы: Узлы дерева представляют произошедшее событие или выбор, который должен сделать человек, принимающий решение.
• Края: это различные условия или правила, которые установлены.
• Корневой узел: показывает всю совокупность или выборку в случае визуализации выборки.
• Разделение: это когда узел делится на подузлы.
• Узлы принятия решений: это конкретные подузлы, которые разделяются дальше.
• Лист: это конечные точки или узлы, которые также не разделяются.
• Сокращение: это удаление подузлов узла принятия решений.
• Ветвь: это подразделы всего дерева решений.

Читайте: Наука о данных против науки о принятии решений

Как я могу использовать дерево решений в R?

Поскольку деревья решений можно создавать только в R, вам необходимо сначала установить R. Это можно сделать очень быстро онлайн. После того, как вы загрузите R, вы должны создать и визуализировать пакеты для использования деревьев решений. Один пакет, который позволяет это, называется «вечеринка». Когда вы вводите команду install.package («party»), вы можете использовать представления дерева решений. Деревья решений также считаются сложными и контролируемыми алгоритмами.

Как работают деревья решений в R?

Деревья решений чаще используются в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных, когда вы используете R. Важным элементом, используемым в этом случае, являются наблюдаемые или обучающие данные. После этого создается комплексная модель. Набор проверочных данных также используется для обновления и улучшения дерева решений.

Узнать больше: Визуализация данных в программировании на R

Какие бывают типы деревьев решений?

Наиболее важными типами деревьев решений являются деревья классификации и регрессии. Они обычно используются, когда входы и выходы являются категориальными.

Деревья классификации: это древовидные модели, в которых переменная может принимать определенный набор значений. В этих случаях листья представляют собой метки классов, а ветви представляют собой соединения другого признака. Как правило, это тип дерева «да» или «нет».

Деревья регрессии: существуют деревья решений, в которых есть переменная, которая может принимать непрерывные значения.

Когда вы объединяете оба вышеупомянутых типа деревьев решений, вы получаете CART или деревья классификации и регрессии. Это общий термин, который вы можете встретить несколько раз. Они относятся к вышеупомянутым процедурам. Единственная разница между ними заключается в типе зависимых переменных — категориальных или числовых.

Какие шаги необходимо предпринять для построения дерева решений на R?

Шаг 1: Импорт. Импортируйте набор данных, который вы хотите проанализировать.

Шаг 2: Очистка . Набор данных необходимо очистить.

Шаг 3: Создайте набор поездов или тестов. Это означает, что алгоритм должен быть обучен прогнозировать метки, а затем использоваться для вывода.
Шаг 4: Создайте модель . Для этого используется синтаксис rpart(). Это означает, что узлы продолжают разделяться до тех пор, пока не будет достигнута точка, в которой дальнейшее разделение невозможно.

Шаг 5: Предскажите свой набор данных. Используйте синтаксис предсказания () для этого шага.

Шаг 6: Измерьте производительность. Этот шаг показывает точность матрицы.

Шаг 7: Настройте гиперпараметры . Чтобы контролировать аспекты подгонки, дерево решений имеет различные параметры. Параметры можно контролировать с помощью функции rpart.control().

Читайте также: Учебник по R для начинающих

Каковы проблемы использования дерева решений в R?

Обрезка может быть утомительным процессом, и ее необходимо выполнять осторожно, чтобы получить точное представление. Также может быть высокая нестабильность в случае даже небольшого изменения. Таким образом, он очень изменчив, что может вызвать проблемы у пользователей, особенно новичков. Более того, в некоторых случаях он может не дать желаемых результатов.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Подведение итогов

Если вы хотите сделать оптимальный выбор, осознавая при этом последствия, убедитесь, что вы знаете, как использовать дерево решений в R. Это схематическое представление того, что может произойти, а что может и не произойти. Существует несколько различных компонентов дерева решений, которые описаны выше. Это популярный и мощный алгоритм машинного обучения.