R 中的決策樹：組件、類型、構建步驟、挑戰

“R 中的決策樹”是可以做出的選擇及其結果的圖形表示。 它以圖形樹的形式表示。 樹的不同部分代表決策者的各種活動。 這是一種直觀地列出特定行動的不同可能性和結果的有效方式。

為什麼我應該在 R 中使用決策樹？

您可能會質疑決策樹在 R 中的重要性。 決策樹不僅列出了問題和不同的解決方案，還列出了所有可能的選項。 這些選項可能是決策者在提出更廣泛的解決方案時面臨的挑戰。

它還有助於分析問題的不同可能後果並提前計劃。 它提供了一個全面的框架，因此您也可以輕鬆量化不同結果的價值。 當條件概率出現時，這一點尤其重要。

R中決策樹的不同部分是什麼？

要理解和解釋決策樹的含義，您必須了解決策樹的不同部分是什麼。 當您查看決策樹時，您可能會經常遇到這些術語。

• 節點：樹的節點代表已經發生的事件或決策者必須做出的選擇。
• 邊緣：這些是設置的不同條件或規則。
• 根節點：在樣本可視化的情況下，這顯示了整個總體或樣本。
• 拆分：這是將節點劃分為子節點的時候。
• 決策節點：這些是進一步分裂的特定子節點。
• 葉：這些是結束詞或不分裂的節點。
• 修剪：這是刪除決策節點的子節點。
• 分支：這些是整個決策樹的子部分。

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如何在 R 中使用決策樹？

由於決策樹只能在 R 中製作，因此您需要先安裝 R。 這可以在網上很快完成。 下載 R 後，您必須創建和可視化包以使用決策樹。 一個允許這樣做的包是“party”。 當您輸入命令install.package（“party”）時，您可以使用決策樹表示。 決策樹也被認為是複雜的監督算法。

決策樹如何在 R 中工作？

當您使用 R 時，決策樹更常用於機器學習和數據挖掘。在這種情況下使用的基本元素是觀察數據或訓練數據。 在此之後，創建一個綜合模型。 一組驗證數據也用於升級和改進決策樹。

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決策樹有哪些不同類型？

最重要的決策樹類型是分類樹和回歸樹。 這些通常在輸入和輸出是分類的情況下使用。

分類樹：這些是樹模型，其中變量可以採用一組特定的值。 在這些情況下，葉子代表類標籤，而分支代表不同特徵的連接。 它通常是“是”或“否”類型的樹。

回歸樹：有些決策樹有一個可以取連續值的變量。

當您結合上述兩種類型的決策樹時，您將獲得 CART 或分類和回歸樹。 這是一個總稱，您可能會遇到好幾次。 這些是指上述程序。 這兩者的唯一區別是因變量的類型——分類的或數字的。

在 R 上構建決策樹涉及哪些步驟？

第 1 步：導入 - 導入您要分析的數據集。

第 2 步：清理- 必須清理數據集。

第 3 步：創建訓練集或測試集——這意味著必須訓練算法來預測標籤，然後用於推理。
第 4 步：構建模型- 語法 rpart() 用於此目的。 這意味著節點會繼續分裂，直到達到無法進一步分裂的點。

第 5 步：預測您的數據集- 在此步驟中使用語法 predict()。

第 6 步：測量性能 -此步驟顯示矩陣的準確性。

第 7 步：調整超參數——為了控制擬合的各個方面，決策樹具有各種參數。 可以使用 rpart.control() 函數控制參數。

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在 R 中使用決策樹有哪些挑戰？

修剪可能是一個乏味的過程，需要仔細進行以獲得準確的表示。 即使是很小的變化，也可能存在高度的不穩定性。 因此，它的波動性很大，這對用戶來說可能很麻煩，尤其是初學者。 此外，在少數情況下，它可能無法產生理想的結果和結果。

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包起來

如果您想在了解後果的同時做出最佳選擇，請確保您知道如何使用 R 中的決策樹。它是可能發生和可能不會發生的情況的示意圖。 決策樹有幾個不同的組件，如上所述。 它是一種流行且功能強大的機器學習算法。