R 中的决策树：组件、类型、构建步骤、挑战

“R 中的决策树”是可以做出的选择及其结果的图形表示。 它以图形树的形式表示。 树的不同部分代表决策者的各种活动。 这是一种直观地列出特定行动的不同可能性和结果的有效方式。

为什么我应该在 R 中使用决策树？

您可能会质疑决策树在 R 中的重要性。 决策树不仅列出了问题和不同的解决方案，还列出了所有可能的选项。 这些选项可能是决策者在提出更广泛的解决方案时面临的挑战。

它还有助于分析问题的不同可能后果并提前计划。 它提供了一个全面的框架，因此您也可以轻松量化不同结果的价值。 当条件概率出现时，这一点尤其重要。

R中决策树的不同部分是什么？

要理解和解释决策树的含义，您必须了解决策树的不同部分是什么。 当您查看决策树时，您可能会经常遇到这些术语。

• 节点：树的节点代表已经发生的事件或决策者必须做出的选择。
• 边缘：这些是设置的不同条件或规则。
• 根节点：在样本可视化的情况下，这显示了整个总体或样本。
• 拆分：这是将节点划分为子节点的时候。
• 决策节点：这些是进一步分裂的特定子节点。
• 叶：这些是结束词或不分裂的节点。
• 修剪：这是删除决策节点的子节点。
• 分支：这些是整个决策树的子部分。

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如何在 R 中使用决策树？

由于决策树只能在 R 中制作，因此您需要先安装 R。 这可以在网上很快完成。 下载 R 后，您必须创建和可视化包以使用决策树。 一个允许这样做的包是“party”。 当您输入命令install.package（“party”）时，您可以使用决策树表示。 决策树也被认为是复杂的监督算法。

决策树如何在 R 中工作？

当您使用 R 时，决策树更常用于机器学习和数据挖掘。在这种情况下使用的基本元素是观察数据或训练数据。 在此之后，创建一个综合模型。 一组验证数据也用于升级和改进决策树。

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决策树有哪些不同类型？

最重要的决策树类型是分类树和回归树。 这些通常在输入和输出是分类的情况下使用。

分类树：这些是树模型，其中变量可以采用一组特定的值。 在这些情况下，叶子代表类标签，而分支代表不同特征的连接。 它通常是“是”或“否”类型的树。

回归树：有些决策树有一个可以取连续值的变量。

当您结合上述两种类型的决策树时，您将获得 CART 或分类和回归树。 这是一个总称，您可能会遇到好几次。 这些是指上述程序。 这两者的唯一区别是因变量的类型——分类的或数字的。

在 R 上构建决策树涉及哪些步骤？

第 1 步：导入 - 导入您要分析的数据集。

第 2 步：清理- 必须清理数据集。

第 3 步：创建训练集或测试集——这意味着必须训练算法来预测标签，然后用于推理。
第 4 步：构建模型- 语法 rpart() 用于此目的。 这意味着节点会继续分裂，直到达到无法进一步分裂的点。

第 5 步：预测您的数据集- 在此步骤中使用语法 predict()。

第 6 步：测量性能 -此步骤显示矩阵的准确性。

第 7 步：调整超参数——为了控制拟合的各个方面，决策树具有各种参数。 可以使用 rpart.control() 函数控制参数。

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在 R 中使用决策树有哪些挑战？

修剪可能是一个乏味的过程，需要仔细进行以获得准确的表示。 即使是很小的变化，也可能存在高度的不稳定性。 因此，它的波动性很大，这对用户来说可能很麻烦，尤其是初学者。 此外，在少数情况下，它可能无法产生理想的结果和结果。

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包起来

如果您想在了解后果的同时做出最佳选择，请确保您知道如何使用 R 中的决策树。它是可能发生和可能不会发生的情况的示意图。 决策树有几个不同的组件，如上所述。 它是一种流行且功能强大的机器学习算法。