Video: Bagaimana cara kerja pohon keputusan di R?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48
Pohon keputusan adalah jenis algoritma pembelajaran terawasi yang bisa digunakan dalam regresi dan klasifikasi masalah. Dia bekerja untuk kedua variabel input dan output kategorikal dan kontinu. Ketika sub-node dipecah menjadi sub-node lebih lanjut, itu adalah disebut sebagai Keputusan simpul.
Demikian juga, bagaimana Anda menerapkan pohon keputusan di R?
- Langkah 1: Impor data.
- Langkah 2: Bersihkan kumpulan data.
- Langkah 3: Buat set kereta/tes.
- Langkah 4: Bangun modelnya.
- Langkah 5: Buat prediksi.
- Langkah 6: Ukur kinerja.
- Langkah 7: Tune hyper-parameter.
Selanjutnya, bagaimana cara kerja pohon keputusan? Pohon keputusan membangun klasifikasi atau model regresi berupa a pohon struktur. Ini memecah kumpulan data menjadi himpunan bagian yang lebih kecil dan lebih kecil sementara pada saat yang sama merupakan himpunan bagian yang terkait pohon keputusan dikembangkan secara bertahap. Hasil akhirnya adalah pohon dengan keputusan nodus dan nodus daun.
Dalam hal ini, paket mana yang digunakan untuk membuat pohon keputusan untuk kumpulan data tertentu di R?
R memiliki paket yang mana digunakan untuk membuat dan visualisasikan pohon keputusan . Untuk yang baru mengatur variabel prediktor, kita menggunakan model ini untuk sampai pada a keputusan pada kategori (ya/Tidak, spam/bukan spam) dari data . NS paket R "pesta" adalah digunakan untuk membuat pohon keputusan.
Bagaimana cara kerja Rpart di R?
NS bagian algoritma bekerja dengan memisahkan dataset secara rekursif, yang berarti bahwa subset yang muncul dari sebuah split akan dipecah lebih lanjut sampai kriteria terminasi yang telah ditentukan tercapai.
Direkomendasikan:
Bagaimana Anda menemukan keakuratan pohon keputusan?
Akurasi: Jumlah prediksi yang benar dibuat dibagi dengan jumlah total prediksi yang dibuat. Kami akan memprediksi kelas mayoritas yang terkait dengan node tertentu sebagai True. yaitu menggunakan atribut nilai yang lebih besar dari setiap node
Bagaimana Anda menerapkan pohon keputusan dengan Python?
Saat menerapkan pohon keputusan, kami akan melalui dua fase berikut: Fase Pembangunan. Praproses kumpulan data. Pisahkan dataset dari train dan uji menggunakan paket sklearn Python. Latih pengklasifikasi. Fase Operasional. Membuat prediksi. Hitung akurasinya
Bagaimana pohon keputusan memutuskan untuk berpisah?
Pohon keputusan menggunakan beberapa algoritma untuk memutuskan untuk membagi sebuah node menjadi dua atau lebih sub-node. Dengan kata lain, kita dapat mengatakan bahwa kemurnian node meningkat sehubungan dengan variabel target. Pohon keputusan membagi node pada semua variabel yang tersedia dan kemudian memilih pemisahan yang menghasilkan sub-node yang paling homogen
Bagaimana Anda membuat pohon keputusan di R?
Apa itu Pohon Keputusan? Langkah 1: Impor data. Langkah 2: Bersihkan kumpulan data. Langkah 3: Buat set kereta/tes. Langkah 4: Bangun modelnya. Langkah 5: Buat prediksi. Langkah 6: Ukur kinerja. Langkah 7: Tune hyper-parameter
Bagaimana Anda membuat pohon keputusan di PowerPoint?
Pada artikel ini, saya akan menyesuaikan template mindmap dari Envato Elements untuk membuat pohon keputusan sederhana. Dengan mengingat dasar-dasar itu, mari buat pohon keputusan di PowerPoint. Gambarlah Pohon Keputusan di atas Kertas. Pilih & Unduh Template MindMap. Format Node & Cabang. Masukkan Informasi Anda