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R语言教程之利用party包实现决策树功能

2018-05-25 08:00 星期五 所属: R语言教程 浏览:1201

决策树是一种用分支结构表示选择及其结果的算法。结合图形,它能对数据结构进行描述,并生成预测和分类,从而帮助我们去了解哪些变量符合模型预设条件,以及哪些变量所起作用最大。本文通过R语言内置的readingSkills来进行决策树的演示:该数据集中的变量描述了某人的阅读能力得分(Score)、年龄(age)、鞋码(shoeSize)以及该人是否为母语者(nativeSpeaker)。我们根据得分、年龄和鞋码通过决策树预测该人为母语者的可能性大小。

简介

R语言中,我们可以利用party包实现决策树功能。

安装

首次使用可能需要执行
install.packages(“party”)
进行安装。

语法

生成决策树的函数为
ctree(formula, data)
其中

  • formula代表被解释变量与解释变量之间的关系

  • data即为我们需要分析的数据集的名称

操作实例

读入party包

library(party)
此过程会自动加载和party相关联的其他包。

创建数据集

input.dat <- readingSkills[c(1:105),]
该操作将readingSkills数据集中的前105个变量创建成一个新的数据集,称为input.dat

生成决策树

output.tree <- ctree(
   nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score,
   data = input.dat
   )

对应上面讲的ctree的语法,此处我们的formula为nativeSpeaker与age, shoeSize和score之间的关系,data是上面刚刚创建的input.dat

绘图

plot(output.tree)

 

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