#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,
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2023-11-13 18:56:06
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# 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
原创
2024-04-02 05:30:24
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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
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2023-12-26 08:21:39
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十大算法 —— C4.51、基本介绍（1）概述：C4.5算法是一种决策树算法。主要用于分类。决策树是迄今为止发展的最为成熟的一种概念学习方法。作为用于分类和预测和主要技术，决策树算法着眼于从一组无规则的事例中推理出决策树的表现形式的分类规则，采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点中进行属性值的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，最终在决策树的叶节点处得到结论。从根节点到某个叶节点就对
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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# R语言C50 为什么会返回多棵树
在数据挖掘和机器学习领域，决策树是一种非常流行的算法，用于分类和回归任务。R语言中有多种实现决策树的包，其中C50包是较为高级且功能丰富的选择。C50算法不仅构建单棵决策树，还将多棵树组合在一起，形成一个集成的模型，这对提高分类精度和避免过拟合具有重要作用。本篇文章将深入探讨C50为什么会返回多棵树，并给出具体代码示例。
## 什么是C50？
C50算法
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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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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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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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
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2024-04-17 07:53:35
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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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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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介绍随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。为此，我们参考公司提交给证券交易委员会的年度报告，其中提供了公司财务业绩的全面摘要[1]，包括公司历史，组织结构，高管薪酬，股权，子公司和经审计的财务报表等信息，以及其他信息。目的除了通常的信息（例如股票的波动性，季节性方面）之外，公司还会发布诸如“我们的前15名客户约占我们净销售额
EM算法1. 初识EM算法2. EM算法介绍2.1 极大似然估计2.1.1 问题描述2.1.2 用数学知识解决现实问题2.1.3 最大似然函数估计值的求解步骤2.2 EM算法实例描述3. EM算法实例3.1 ⼀个超级简单的案例3.2 加入隐变量z后的求解3.2.1 EM初级版3.2.2 EM进阶版3.3 小结 1. 初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称
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2024-02-04 01:54:53
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php语言简介PHP是近年来最热门的编程语言，可能迫不及待的想要了解它多一些。下面是百分网小编整理的php语言简介，希望对你有用。更多相关内容请浏览本站应届毕业生网。php语言简介：PHP(外文名:PHP: Hypertext Preprocessor，中文名:"超文本预处理器")是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。PH
目录实现原理与代码全部代码结束语 实现原理与代码像全局序列匹配一样，局部序列比对的目的也是找到两个序列之间的相似度。 Smith-Waterman这一局部比对算法的原理和Needleman-Wunsch全局比对算法一样，也是运用了动态规划(DP)的思想。具体关于Needleman-Wunsch全局比对算法可参考我的这篇博客。Smith-Waterman算法经常两序列长度相差较大时使用，或需要匹配
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2024-04-10 21:14:14
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简介：des算法是一种对称加密，通过同一组秘钥进行加密和解密。利用64位秘钥对64位数据进行加密生成一组新的64位数据，其中的转换都是利用统一的表格数组对秘钥和数据转换（这些表格都是全网统一的，有些博客中分享的表格数据含有少数错误数据且极难发现，加解密数据截然不同）例 网上的错误表格数据： 以下为代码，这里的main函数传参加解密选项以及秘钥和数据，测试用只能传入64位秘钥
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2024-03-17 13:40:39
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总言 课堂演讲：R语言与CPP混合编程课后学习汇报。 文章目录总言1、汇报目的２、RCPP2.1、简单介绍：2.2、简单使用演示：2.1.1、Rcpp包与RTools2.2.2、上手尝试1.0：一个hello world小程序。2.2.3、上手尝试2.0：求斐波那契数第N个数·递归实现。2.2.4、一些说明2.3、初探RCPP 1、汇报目的1）、关于本次主题汇报的想法诞
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2023-10-25 22:35:53
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下面这些就是文件操作说明： 字符串 说明 r 以只读方式打开文件，该文件必须存在。 r+ 以读/写方式打开文件，该文件必须存在。 rb+ 以读/写方式打开一个二进制文件，只允许读/写数据。 rt+ 以读/写方式打开一个文本文件，允许读和写。 w 打开只写文件，若文件存在则文件长度清为零，即该文件内容会消失；若文件不存在则创建该文件。 w+ 打开可读/写文件，若文件存在则文件长度清为零，即该文件内容
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2023-07-04 15:56:58
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