Daftar Isi:

Bagaimana Anda membuat pohon keputusan di R?
Bagaimana Anda membuat pohon keputusan di R?

Video: Bagaimana Anda membuat pohon keputusan di R?

Video: Bagaimana Anda membuat pohon keputusan di R?
Video: Cara Membuat Decision Tree, Pohon Keputusan (terlengkap) 2024, Mungkin
Anonim

Apa itu Pohon Keputusan?

  1. Langkah 1: Impor data.
  2. Langkah 2: Bersihkan kumpulan data.
  3. Langkah 3: Membuat set kereta/tes.
  4. Langkah 4: Membangun model.
  5. Langkah 5: Membuat ramalan.
  6. Langkah 6: Ukur kinerja.
  7. Langkah 7: Tune hyper-parameter.

Dengan mempertimbangkan 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.

Selanjutnya, bagaimana Rpart bekerja 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.

Yang juga perlu diketahui adalah, bagaimana Anda membangun pohon keputusan?

Berikut adalah beberapa tip praktik terbaik untuk membuat diagram pohon keputusan:

  1. Mulai pohon. Gambarlah sebuah persegi panjang di dekat tepi kiri halaman untuk mewakili simpul pertama.
  2. Tambahkan cabang.
  3. Tambahkan daun.
  4. Tambahkan lebih banyak cabang.
  5. Lengkapi pohon keputusan.
  6. Mengakhiri cabang.
  7. Verifikasi akurasi.

Apa itu pohon keputusan beserta contohnya?

Pohon Keputusan Perkenalan dengan contoh . Pohon keputusan menggunakan pohon representasi untuk memecahkan masalah di mana setiap simpul daun sesuai dengan label kelas dan atribut direpresentasikan pada simpul internal dari pohon . Kami dapat mewakili fungsi boolean apa pun pada atribut diskrit menggunakan pohon keputusan.

Direkomendasikan: