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R语言实现决策树的分析

决策树分析主要是根据数据的属性建立决策模型。此模型经常被用来解决回归问题和分类问题。常见的算法包括ID3,C4.5,随机森林和CART。其中ID3主要对可选值多的属性具有一定的偏向性;相反,C4.5则主要对可选值少的属性具有一定的偏向性。最终便设计了CART算法来中和这两个极端。CART在特征选取的时候引入了基尼指数,此指数主要是数据纯度的度量方法。所谓数据纯度,就其表面意思便是指的通过特征选择获取的分类结果的纯度情况。当然还有其它的纯度评价函数,那就是信息增益,这个参数可以度量某个特征对分类结果影像的大小,从而确定可以使得模型得到高纯度分类结果的特征属性。接下来我们看下在R中如何实现决策树的分析。实现的包不止一个,包括rpat,party等。我们今天主要介绍party的使用。首先看下包的安装:

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手把手教你绘制临床三线表

各位科研芝士的小伙伴,本站本着给大家提供科研便利的宗旨,继续给大家提供干货, 一般的临床研究,统计分析就“三把斧”:统计描述、差异性比较和回归建模。R语言完美解决了统计分析“三把斧”结果整理成规范三线表的麻烦。在统计描述上,R可以根据不同数据的特征给出不同的统计描述方法,在差异性比较方面,R可以给出不同数据比较的不同差异性比较方法,包括t、F、卡方、fisher法和秩和检验;在回归分析上,不仅是Cox回归,线性回归、logistic回归,R同样可以形成规范的表格。这些表格,如果人工来整理,不仅慢,而且不规范!今天我们就攻下这个高地,学习一下如何整理成三线表。

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卡方检验spss步骤_数据分析–学统计&SPSS操作

我是一个在教育留学行业8年的老兵,受疫情的影响留学行业受挫严重,让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业,但对数据分析一直有浓厚的兴趣,日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解,自2016年起,在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业,受到留学生的火爆欢迎,可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大,所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我,这是一个重要的转折点,所以我要反复对比课程内容选择最好的,在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后,她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况,但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外,我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程,但对比完之后,基于以下几点,我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营:

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