R-决策树

决策树是一种易于理解和实现的监督学习算法，可用于回归和分类问题的许多应用程序。决策树模型是基于树结构构建的，通过将数据划分为具有类别或值的不同部分来进行预测。在本文中，我们将介绍如何使用R语言中的决策树算法来解决分类问题。

安装和加载R包

在使用R-决策树之前，您需要安装和加载以下R包：

install.packages("rpart")
library(rpart)

数据预处理

在使用R-决策树算法之前，必须准备合适的数据集。数据集应至少包括以下两个方面：

• 变量说明 - 关于每个变量的说明
• 样本数据 - 包含每个变量及其相应输出值的数据

数据集可以从任何来源获得，包括文件、数据库、API等。在本文中，我们将使用R中内置的乳腺癌数据集作为示例。

data(BreastCancer)
head(BreastCancer)

构建决策树

现在，我们可以使用rpart()函数来构建决策树模型。

mytree <- rpart(Class ~ ., data = BreastCancer, method="class")

在此代码中，我们使用rpart函数来训练决策树模型。我们将目标变量Class与其他所有变量相关联，以对乳腺癌进行分类。我们还使用数据集BreastCancer中的样本数据来训练我们的模型。

您可以使用summary()函数来查看刚刚构建的决策树的详细信息。

summary(mytree)

可视化决策树

现在我们已经从数据中构建了决策树模型，我们可以使用plot()函数可视化决策树结构。

plot(mytree, uniform = T,
     main = "Decision Tree to class Breast Cancer Data Set")

您可以使用text()函数查看与叶子节点相关的标签。

text(mytree)

使用决策树进行预测

收集了测试数据后，您可以使用适用于分类变量的predict()函数对新数据进行分类。

newdata <- data.frame(Cl.thickness = 7, Cell.size = 5, Cell.shape = 6,
                      Marg.adhesion = 2, Epith.c.size = 4, Bare.nuclei = 6,
                      Bl.cromatin = 7, Normal.nucleoli = 5, Mitoses = 2)
  
predict(mytree, newdata, type = "class")

总结

R-决策树算法是一种出色的分类工具，可让您快速构建分类模型。在本文中，我们介绍了如何使用R语言中的rpart()函数以及相关的数据预处理和可视化技巧来构建和训练决策树模型。现在，您已经准备好在自己的数据集上尝试R-决策树算法了！