决策树是以树的形式表示选择及其结果的图。图中的节点表示事件或选择，并且图的边缘表示决策规则或条件。它主要用于使用R的机器学习和数据挖掘应用程序。
决策树的使用的例子是 预测电子邮件是垃圾邮件或非垃圾邮件，预测肿瘤癌变，或者基于这些因素预测贷款的信用风险。通常，使用观测数据（也称为训练数据）来创建模型。然后使用一组验证数据来验证和改进模型。 R具有用于创建和可视化决策树的包。对于新的预测变量集合，我们使用此模型来确定R包“party”用于创建决策树。
安装R语言包
在R语言控制台中使用以下命令安装软件包。您还必须安装相关软件包（如果有）。
install.packages("party")
“party”包具有用于创建和分析决策树的函数ctree()。
语法
在R中创建决策树的基本语法是
ctree(formula, data)
以下是所使用的参数的描述
- formula是描述预测变量和响应变量的公式。
- data是所使用的数据集的名称。
输入数据
我们将使用名为readingSkills的R内置数据集来创建决策树。 它描述了某人的readingSkills的分数，如果我们知道变量“年龄”，“shoesize”，“分数”，以及该人是否为母语者。
这里是示例数据。
# Load the party package. It will automatically load other dependent packages.
library(party)
# Print some records from data set readingSkills.
print(head(readingSkills))
当我们执行上面的代码，它产生以下结果及图表
nativeSpeaker age shoeSize score
1 yes 5 24.83189 32.29385
2 yes 6 25.95238 36.63105
3 no 11 30.42170 49.60593
4 yes 7 28.66450 40.28456
5 yes 11 31.88207 55.46085
6 yes 10 30.07843 52.83124
Loading required package: methods
Loading required package: grid
...............................
...............................
例
我们将使用ctree()函数创建决策树并查看其图形。
# Load the party package. It will automatically load other dependent packages.
library(party)
# Create the input data frame.
input.dat <- readingSkills[c(1:105),]
# Give the chart file a name.
png(file = "decision_tree.png")
# Create the tree.
output.tree <- ctree(
nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score,
data = input.dat)
# Plot the tree.
plot(output.tree)
# Save the file.
dev.off()
当我们执行上面的代码，它产生以下结果
null device
1
Loading required package: methods
Loading required package: grid
Loading required package: mvtnorm
Loading required package: modeltools
Loading required package: stats4
Loading required package: strucchange
Loading required package: zoo
Attaching package: ‘zoo'
The following objects are masked from ‘package:base':
as.Date, as.Date.numeric
Loading required package: sandwich
结论
从上面显示的决策树，我们可以得出结论，其readingSkills分数低于38.3和年龄超过6的人不是一个母语者。
到此这篇关于R语言关于决策树知识点总结的文章就介绍到这了,更多相关R语言决策树内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
