# 用rpart进行决策树建模
**R语言rpart输出概率**
在机器学习中，分类是一个常见的问题。我们希望能够根据一些特征来预测一个事物属于哪个类别。在R语言中，有许多机器学习算法可以实现分类任务，其中之一就是rpart包。
rpart是一个用于决策树建模的R语言包。它可以根据提供的特征和对应的类别标签来构建一棵决策树，然后用该树来预测新的样本的类别。通常，rpart输出的是预测的类别，但有时我们也希望得到每个类别的概率
原创
2023-12-27 07:01:38
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# R语言rpart 分组原理
## 介绍
在数据分析和机器学习中，决策树是一种常用的分类和回归算法。rpart是R语言中的一个包，用于构建决策树模型。它基于CART（分类回归树）算法，通过对输入数据集进行递归划分，生成一个树形结构，以实现数据的分类和预测。
## rpart包简介
rpart包是R语言中用于构建决策树模型的一个常用包。首先，我们需要安装rpart包并加载它。以下是代码示例：
原创
2024-02-10 04:09:33
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CART 算法，英文全称叫做 Classification And Regression Tree，中文叫做分类回归树。ID3 和 C4.5 算法可以生成二叉树或多叉树，而 CART 只支持二叉树。同时 CART 决策树比较特殊，既可以作分类树，又可以作回归树。什么是分类树，什么是回归树呢？1.分类树可以处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，它输出的是样本的类别，而回归树可以对连续型的数值进行预
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2024-04-15 13:57:14
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python 决策树集成-随机森林算法之分类实操基础概念集成集成是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法。在机器学习算法中有许多模型属于这一类，但已证明有两种集成模型对大量分类和回归的数据集都是有效的，二者都以决策树为基础，分别是随机森林（random forest）和梯度提升决策树（gradiet boosted decision tree）。本篇文章先讲解一下随机森林。在了解随机森林之前建
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2024-05-05 07:14:10
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POSTSCRIPT语言中有许多操作符用于制定程序内流的控制。我们在前一章使用了一个repeat运算。所有的控制操作符都使用了之前简要提到的对象类型，即函数，用于我们调用。7.1、函数函数（既过程）是一个数组，其内容由解析器执行。当解析器在程序中遇到一系列对象（值和名称）时，它执行与这些指令相应的操作，将对象放在堆栈上，查找和执行操作符和过程。但是如果一系列对象用括号括起来，则不会立即执行，而是放
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2023-12-24 09:33:51
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rpart包可实现回归树。通常分为两步建立回归树：1.生成一棵较大的树 2.通过统计估计删除一些结点来对树进行修剪。
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2017-11-26 21:56:00
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rep(1:4, 2) #1-4整段重复2次
rep(1:4, each = 2) #1-4，逐个重复2次
rep(1:4, c(2,2,2,2)) #1-4按顺序，每个分别重复2、2、2、2次
rep(1:4, c(2,1,2,1)) #1-4按顺序，每个分别重复2、1、2、1次
rep(1:4, each = 2, len = 4) # 1-4，每个分别重
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2023-05-22 10:54:10
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最近我们被客户要求撰写关于洛伦兹曲线的研究报告，包括一些图形和统计输出。 洛伦兹曲线来源于经济学，用于描述社会收入不均衡的现象。将收入降序排列，分别计算收入和人口的累积比例。 本文，我们研究收入和不平等。我们从一些模拟数据开始> (income=sort(income))
[1] 19246 23764 53237 61696 218835为什么说这个样本中存在不平等？如果我们看一下
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 中
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2023-08-07 10:10:14
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初用R，发现在用基础包绘图时不同的画图函数中很多参数都通用的，每次遇见都要去R中查help文件，所以在此借鉴论坛中优秀的par解说，整理成手册，加深自己记忆的同时，方便以后查找参数~
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2023-05-30 08:00:45
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背景有时候我们需要对一组数据进行趋势检验，比如患者服药后随着时间的推移患者某指标是否有上升或者下降趋势，又或者我们观测了某个城市近十年来的温度后想要探究该城市气温的变化趋势。下面我主要给大家介绍下如何非常简单便捷地使用R语言对数据进行Mann-Kendall趋势检验。Mann-Kendall趋势检验（下称MK检验）是一种非参数检验，它不需要数据服从特定的分布（例如高斯分布等等），允许
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2023-08-05 22:52:32
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本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程，在此对李东风先生的无私分享表示感谢。某些非线性关系可以通过对因变量和自变量的简单变换变成线性回归模型。 例如， 彩色显影中， 染料光学密度Y与析出银的光学密度x有如下类型的关系这不是线性关系。两边取对数得令则为线性关系。 从n组数据得到变换的数据对变换后的数据建立线性回归方程反变换得则有
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2023-06-25 12:42:37
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plot函数dose <- c(20,30,40,45,60)
druga <- c(16,20,27,40,60)
drugb <- c(15,18,25,31,40)
plot(dose,druga)plot(dose,druga,type = "b") -- type="b" 代表有点和线plot(dose,druga,type = "c") -- 只有线没有点dos
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2023-09-06 13:44:41
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关于决策树理论方面的介绍，李航的《统计机器学习》第五章有很好的讲解。传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。特征A对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A)特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A)
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2023-12-26 16:42:24
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# 使用rpart填补缺失值的方案
在数据科学领域，缺失值是常见的问题，它们可能会影响模型的性能和预测的准确性。在R语言中，我们可以使用`rpart`包构建决策树模型，通过概率形式的预测来填补这些缺失值。本文将介绍一个具体的案例，展示如何用rpart填补部分数据缺失的值，并给出代码示例。此外，我们将展示数据关系的ER图和序列图，帮助你更好地理解这个过程。
## 案例背景
设想我们有一个包含员
R语言melt/cast。一个图搞定数据整合和拆分
R语言数据处理方法~小结（转）
文章目录1. R自带函数
2. reshape2数据重构
3. dplyr
4. tidyr
5. 字符串处理
1. R自带函数1.1 转置使用函数t()可对一个矩阵或数据框进行转置，对于数据框，行名将变成变量（列）名。
数列array进行维度转换 a
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2023-06-23 13:46:32
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下面显示了四种预测时间序列的方法。支持向量机（R package e1071。“Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin，LIBSVM：a library for support vector machines，2005.”的实现）。递归分区（R package rpart。“Breiman...
原创
2021-05-12 14:21:01
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