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R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检
背景 Reaven和Miller(1979)研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系.9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI,NRI指标
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数据挖掘与数据分析:基于R语言
DataMiningandDataAnalysiswithR数据挖掘与数据分析:基于R语言第五章决策树与回归树CART算法原理01CART算法示例02模型理解03R语言编程04...继续使用以上方法便可最终得到一棵如图5-2的决策树。...
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R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图
递归分区是一种创建决策树的方法,旨在对人群的成员进行分类。它使用预测因子的二分间隔将数据递归地分割成子群体。对于糖尿病数据,结果非常简单:当glutest时,将正常组与两个临床组区分开来...
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决策树及R语言实现
maxdepth:决策树最大深度 xval:交叉验证的次数cp全称为complexity parameter,指某个点的复杂度,对每一步拆分,模型的拟合优度必须提高的程度二.
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R语言决策树案例分析
R语言决策树案例分析,最近学习了决策树,现将学习内容呈现如下代码注释比较详细,直接上代码:(数据在最后附录)[code]library(rpart)library(rpart.plot)#第一个决策树data,经管之家(原人大...
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R语言实现决策树
1.决策树 (1)决策树定义。 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树是一种由节点和有向边组成的树形结构,节点分为 三种:
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R语言决策树算法
文章浏览阅读8.4k次。本文探讨了使用R语言的rpart库进行决策树构建时的分裂准则。重点在于理解rpart中如何实现2分法的指定,以优化决策树的构建过程。
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R语言 决策树
R语言 决策树–预测模型 决策树是一种常用的机器学习算法,用于构建预测模型。在R语言中,我们可以使用多个包来创建和分析决策树。本文将介绍如何在R语言中使用决策树算法构建预测模型,并提供相应的源代码。准备数据集 首先,我们需...
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r语言决策树对树的分析
R语言决策树分析 千次阅读 2019-12-16 18:51:41 A:分类 树 判别 一、数据读入及转化 以 R 中Titanic数据为例。data(Titanic)#数据读入>str(Titanic)'table' num[1:4,1:2,1:2,1:2]0 0 35 0 0 0 ...
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