# 实现C50 R语言包的教程
## 一、整体流程
首先，让我们看一下整个实现C50 R语言包的流程，可以用以下表格展示：
```mermaid
erDiagram
Process --> Step1: 安装C50包
Process --> Step2: 导入C50包
Process --> Step3: 准备数据集
Process --> Step4: 划分
#tbl对象使用dplyr包预处理时建议使用tbl_df()函数或tbl_cube()函数或tbl_sql()函数将原数据转换为tbl对象，因为dplyr包用C语言开发，对处理tbl对象是非常迅速的。语法：tbl_df(src, ...)tbl_cube(dimensions, measures)tbl_sql(subclass, src, from, ..., vars = attr(from,
1.分类规则原理if-else逻辑：前件由特征值的特定组合构成，在满足规则的条件下，后件描述用来指定的分类值。决策树必须从上至下应用，而规则是单独存在的事实。通常比决策树更简洁、直接和理解。规则学习应用于以名义特征为主，或全部是名义特征的问题。“独立而治之”：与决策树的“分而治之”不同(每个决策节点会受到过去决策历史的影响)，一旦规则学习算法分离出一组案例，下一组案例可能会根据完全不同的特征，以完
###############################Step 1 start ###########################加载数据源文件 #将空字符，包含空格的字符，NA字符统一处理成缺失值NA #初始，不将string转换成Factor,影响相关性分析 train <- read.csv("train.csv",na.strings = c(""," ","NA"),s
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R 是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的 S 语言的一个分支。R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S
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2023-08-22 10:35:42
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R语言代码 rm(list=ls())
setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验3-决策树分类")
inputfile=read.csv(file="./bank-data.csv",header=TRUE)
#age
for(i in 1:length(inputfile$age))
inputfile$age[i]=if
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2023-08-31 20:54:20
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一、算法简介 决策树模型是一种简单易用的非参数分类器。它不需要对数据有任何的先验假设，计算速度较快，结果容易解释，而且稳健性强，不怕噪声数据和缺失数据。决策树模型的基本计算步骤如下：先从n个自变量中挑选一个，寻找最佳分割点，将数据划分为两组。针对分组后数据，将上述步骤重复下去，直到满足某种条件。在决策树建模中需要解决的重要问题有三个：如何选择自变量 如何选择分割点 确定停止划分的条件在R语言
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2023-08-10 12:43:08
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决策树是一树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。对于非纯的叶节点，多数类的标号给出到达这个节点的样本所属的类。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对一个分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下，分而治之的过程。常见的三类决策树：C4.5算法在R语言中，实现C4
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2023-08-10 12:42:04
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决策树是以树的结构将决策或者分类过程展现出来，其目的是根据若干输入变量的值构造出一个相适应的模型，来预测输出变量的值。预测变量为离散型时，为分类树；连续型时，为回归树。 常用的决策树算法：算法简介R包及函数ID3使用信息增益作为分类标准 ，处理离散数据，仅适用于分类树 。rpart包 rpart()CART使用基尼系数作为分类标准，离散、连续数据均可，适用于分类树，回归树。rpart包 rpar
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2023-06-25 13:56:50
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1、3种最常见的决策树：CART分类回归树(classification and regression tree)（一棵二叉树）。每个节点采用二分法(与C4.5最大的区别，c4.5可以有很多分支)；用Gini Ratio作为衡量指标，如果分散指标程度很高的说明数据有很多类别。C4.5。最新有5.0版本；先建完整的决策树；使用自定义的错误率（Predicted
概念树的回归和分类方法，这些方法主要根据分层和分割 的方式将预测变量空间划分为一系列简单区域。对某个给定待预测的观 测值，用它所属区域中训练集的平均值或众数对其进行预测。 基于树的方法简便且易于解释。但预测准确性通常较低。 如图所示，一共有5
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2023-09-04 15:14:27
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咕咕了那么久的第二篇，实在抱歉。本篇是续上一篇的内容：R语言实现分类算法 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/99848813首先是建立评估模型准确性的函数（在网上找的） performance <- function(table,n=2){
if(!all(dim(table)==c(2,2)))
stop('Must be a 2×2
Decision Trees/ Machine Learning Durga Gaddam August 29, 2016 Decision Trees/ Machine Learning Durga Gaddam August 29, 2016 Objective: The objective o
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2017-02-19 15:50:00
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最近在重温K&R的C语言圣经，第二章中的练习题2-2引起了我的注意。原题是：Write a loop equivalent to the for loop above without using && or ||.题目里说的for循环是下面这个：for (i=0; i < lim-1 && (c=getchar()) != '\
前言 最近想试一下捣腾一个 R 包出来，故参考了一些教程。现在看到的最好的就是谢益辉大大之前写过的开发R程序包之忍者篇，以及 Hadley 大神（ggplot2 devtools 等一系列包的作者）的 教程。但是前者有一些过时，后者是全英文的，所以我这里记录一下比较简单的过程，给读者们一个参考思路。如果你有一些 R 程序，想塞到去一个自创的 R 包中，那么这篇文章就可能是你想要的。为了方
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2023-09-02 15:12:54
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（课程视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV19x411X7C6?p=1）1.R语言 R语言是S语言的一种实现。R是一个全面的统计研究平台，提供了各式各样的数据分析技术，拥有顶尖的绘图功能。 R
上一篇博客（R中两种常用并行方法——1. parallel）中已经介绍了R中常见的一种并行包：parallel，其有着简单便捷等优势，其实缺点也是非常明显，就是很不稳定。很多时候我们将大量的计算任务挂到服务器上进行运行时，更看重的是其稳定性。这时就要介绍R中的另一个并行利器——snowfall，这也是在平时做模拟时用的最多的一种方法。针对上篇中的简单例子首先是一个最简单的并行的例子，这个例子不需要
1. stringr介绍stringr包被定义为一致的、简单易用的字符串工具集。所有的函数和参数定义都具有一致性，比如，用相同的方法进行NA处理和0长度的向量处理。字符串处理虽然不是R语言中最主要的功能，却也是必不可少的，数据清洗、可视化等的操作都会用到。对于R语言本身的base包提供的字符串基础函数，随着时间的积累，已经变得很多地方不一致，不规范的命名，不标准的参数定义，很难看一眼就上手使用。字
shiny包学习笔记（一）认识shiny第一个例子（01_hello）认识shiny APP的构成用户界面 （ui）服务器功能 （server）shinyApp函数 认识shinyshiny是一个R的软件包，它使得直接从R构建交互式web app更加简单。 shiny包中有11个例子，可以非常形象直观地解释shiny的工作方式。第一个例子（01_hello）认识shiny APP的构成shiny
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2023-08-06 20:02:21
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使用readr进行数据导入导入数据的方法有很多，相信大家也已经有了自己习惯的方法，所以本节的内容只是给大家提供一个选择。所谓技多不压身！本节较多理论性的东西，大家也可以酌情跳过！7.1 简介本章将学习如何将纯文本格式的矩形文件读入 R。虽然本章内容只是数据导入的冰山一角，但其中的原则完全适用于其他类型的数据。本章末尾将提供 一些有用的 R 包，以处理其他类型的数据。7.2 入门readr 的多数函
