Rの特定のデータセットの決定木を作成するために使用されるパッケージはどれですか？
質問者：Uxue Jigailo |最終更新日：2020年6月7日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
Rパッケージの「パーティ」は、決定木を作成するために使用されます。
したがって、Rで決定木を作成するにはどうすればよいですか？- ステップ1：データをインポートします。
- ステップ2：データセットをクリーンアップします。
- ステップ3：トレイン/テストセットを作成します。
- ステップ4：モデルを作成します。
- ステップ5：予測を行います。
- ステップ6：パフォーマンスを測定します。
- ステップ7：ハイパーパラメーターを調整します。
同様に、RpartはRでどのように機能しますか？ RPARTアルゴリズムは、所定の終了基準に到達するまでの分割から生じるサブセットは、さらに分割されていることをその手段、再帰的に分割することによってデータセットを動作します。
続いて、決定木におけるCPとは何かという質問もあります。
複雑さパラメーター（ cp ）は、決定木のサイズを制御し、最適なツリーサイズを選択するために使用されます。現在のノードからデシジョンツリーに別の変数を追加するコストがcpの値を上回っている場合、ツリーの構築は続行されません。
id3アルゴリズムはRでどのように実装されていますか？
ID3アルゴリズムは、ディシジョンツリーを構築するために以下のワークフローに従います。
- 最適な属性を選択（A）
- ルートノードの決定変数としてAを割り当てます。
- Aの値ごとに、ノードの子孫を作成します。
- リーフノードに分類ラベルを割り当てます。
- データが正しく分類されている場合：停止します。
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例のある決定木とは何ですか？
デシジョンツリーは、教師あり機械学習の一種であり（つまり、入力が何であり、対応する出力がトレーニングデータにあるかを説明します）、データは特定のパラメーターに従って継続的に分割されます。決定木の例は、上記の二分木を使用して説明できます。
デシジョンツリー分析とは何ですか？
定義：ディシジョンツリー分析は、いくつかの決定とそれに続くさまざまな発生の可能性の概略図です。選択した代替案のNPVに相当する各決定ポイントに値を割り当てます。
どのように決定木を作りますか？
デシジョンツリー図を作成するためのベストプラクティスのヒントを次に示します。
- ツリーを開始します。ページの左端の近くに長方形を描画して、最初のノードを表します。
- ブランチを追加します。
- 葉を追加します。
- さらにブランチを追加します。
- デシジョンツリーを完成させます。
- ブランチを終了します。
- 精度を確認します。
Excelで決定木をどのように作成しますか？
Excelの形状ライブラリを使用して決定木を作成する方法
- Excelブックで、[挿入]> [イラスト]> [図形]に移動します。ドロップダウンメニューが表示されます。
- 形状メニューを使用して形状と線を追加し、決定木を設計します。
- 図形をダブルクリックして、テキストを追加または編集します。
- スプレッドシートを保存します。
デシジョンツリーの葉のサイズはどれくらいですか？
葉のサイズ=その葉のケースまたは観測の数。説明のために、この簡略化された例を検討してください。 1000行/観測から始めて、はい/いいえを予測するための決定木を構築しています。
デシジョンツリーは教師あり学習ですか？
決定木（DT）は、特徴から導出された決定ルールを学習することによって応答の値を予測する教師あり学習手法です。これらは、回帰と分類の両方のコンテキストで使用できます。
回帰ツリーとは何ですか？
一般的な回帰ツリー構築方法では、入力変数を連続変数とカテゴリ変数の混合にすることができます。回帰ツリーは、分類方法に使用されるのではなく、実数値関数を近似するように設計された決定木の変形と見なすことができます。
RpartでCPはどういう意味ですか？
複雑さのパラメーター
デシジョンツリーモデルをどのように検証しますか？
相互検証とデシジョンツリーの理解に役立ちます
- 必要な折り数を決定します（k）
- データセットをk倍に分割します。
- ツリーを構築するためのトレーニングセットにk-1フォールドを使用します。
- テストセットを使用して、ツリーのエラーに関する統計を推定します。
- 後で使用するために結果を保存します。
- テストセットの別のフォールドを除外して、手順3〜6をk回繰り返します。
デシジョンツリーのアルファとは何ですか？
これは、エラー削減とも呼ばれます。より洗練されたプルーニング方法は、学習パラメータ（アルファ）は、ノードがサブツリーのサイズに基づいて除去することができるかどうかを計量するために使用されるコストの複雑さの剪定として使用することができます。これは、最も弱いリンクのプルーニングとも呼ばれます。
カートモデルとは何ですか？
分類および回帰ツリー（ CART ）は、予測モデルであり、他の値に基づいて結果変数の値を予測する方法を説明します。 CART出力は、各フォークが予測変数の分割であり、各エンドノードに結果変数の予測が含まれている決定木です。
ルートノードエラーとは何ですか？
ルートノードエラーは、最初の（ルート）分割ノードで正しくソートされたレコードの割合です。この値は、プルーニング表に含まれている両方とも相対誤差とXエラーと組み合わせて予測性能の2回の測定値を計算するために使用することができます。
コストの複雑さは何ですか？
コストの複雑さの剪定
コストの複雑さの剪定により、一連のツリーが生成されます。ここで、は最初のツリーであり、はルートのみです。ステップで、ツリーは、ツリーからサブツリーを削除し、ツリー構築アルゴリズムで選択された値を持つリーフノードに置き換えることによって作成されます。 ランダムフォレストのMTRYとは何ですか？
各ツリーノードで分割に使用できる変数の数。ランダムフォレストの文献では、これはmtryパラメーターと呼ばれています。このパラメーターのデフォルト値は、モデルを適合させるために使用されるRパッケージによって異なります。回帰モデルの場合、予測変数の数を3で割った値（切り捨て）です。
RのCTreeとは何ですか？
UniversitätInnsbruck。概要。このビネットは、 Rパッケージパーティーキットの条件付き推論ツリー（ CTree ）の新しい再実装について説明しています。 CTreeは、条件付き推論手順の明確に定義された理論にツリー構造の回帰モデルを埋め込んだノンパラメトリッククラスの回帰ツリーです。
Rとはどういう意味ですか？
もともと回答：「i」はRに何を意味するのでしょうか？虚数を書くことができます。それらに精通していない場合、簡単な説明は、それらが通常の数直線に垂直な軸であるということです。 Rでは、虚数を持つものはすべて複素数として表されます。
デシジョンツリーの代理分割とは何ですか？
サロゲートスプリットは、実際のスプリットを予測しようとします。分割を予測するために、別の決定木が作成されます。この例では、Orders <= 6.5およびOrders> = 6.5を予測するために別の決定木が作成されます。