决策树分类

来源:互联网 时间:1970-01-01

决策树-分类

决策树-分类

shangfr

2015年10月30日


本文旨在演示r语言rpart包的决策树分类用法,以及利用rpart.plot对结果进行可视化

决策树(分类树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。详细介绍

library(rpart)

library(rpart.plot)

data =read.csv(file.choose(),head=F)

data数据下载地址参见关联规则-R语言实现一文。

reg<-rpart(V1~.,data) #分类结果可视化

rpart.plot(reg, type=4, extra=1,

shadow.col="gray", box.col="green",

border.col="blue", split.col="red",

split.cex=1.2, main="决策树")

可以看出,蘑菇数据更适合通过决策树算法进行分类处理,分类规则评判蘑菇有毒与否清晰明了。




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Author:shangfr
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