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文章目录
- 介绍
- 教程
- 下载数据
- 加载R包
- 导入数据
- 数据预处理
- 数据描述
- 数据切割
- 调节参数
- 构建模型
- 模型的决策树
- 预测测试数据
- 评估模型
- 模型准确性
- 混淆矩阵
- 模型评估指标
- ROC Curve
- PRC Curve
- 特征的重要性
- 保存模型
- 总结
- 优点
- 缺点
- 系统信息
介绍
决策树分类 (Decision Trees Classifier) 算法是一种模仿人类决策过程的监督学习算法，它通过学习简单的决策规则来预测数据的类别。决策树通过递归地将特征空间分割成更小的区域，每个区域对应一个决策结果。
算法原理：
- 信息增益：决策树在每个节点上选择最佳的特征进行分割，通常基于信息增益或基尼不纯度。信息增益衡量了特征分割后数据集的不确定性减少的程度。
- 递归分割：决策树通过递归地选择特征和阈值来分割数据，直到满足停止条件，如达到最大深度、节点中的样本数量小于阈值或节点的纯度达到一定标准。
- 树的构建：构建决策树的过程是从根节点开始，递归地分裂成一个或多个子节点，每个子节点代表一个更具体的决策规则。
- 停止条件：决策树的构建会在满足特定条件时停止，这些