R语言机器学习算法实战系列(九)决策树分类算法 (Decision Trees Classifier)
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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
 
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