这部分通过rpart、rpart.plot和party包来实现决策树模型及其可视化，通过randomForest包拟合随机森林，通过e1071包构造支持向量机，通过R中的基本函数glm()实现逻辑回归。...当然，可以用逐步逻辑回归生成一个包含更少解释变量的模型，其目的是通过增加或移除变量来得到一个更小的AIC值。...rpart.plo包中的prp()函数可用于画出最终的决策树，它有很多的可供选择参数，如type=2可画出每个节点下分割的标签，extra=104可画出每一类的概率以及每个节点处的样本占比，fallen.leaves...随机森林 随机森林是一种组成式的有监督学习方法。在随机森林中，我们同时生成多个预测模型，并将模型的结果汇总以提升分类准确率。http://mng.bz/7Nul上有关于随机森林的详尽介绍。...na.action=na.roughfix参数可将数值变量中的缺失值替换成对应列的中位数，类别变量中的缺失值替换成对应列的众数类（若有多个众数则随机选一个）。
这意味着该变量的每个因素级别单独组成测试集。因此，此方法不允许设置“fold”参数，因为折叠的数量是由因子级别的数量决定的。 这种预定义的方法在mlr2中称为“阻塞”。...img 基准测试 比较不同学习器在多个任务和/或不同重采样方案上的表现是一个常见的任务。在机器学习领域，这种操作通常被称为“基准测试”。mlr3包提供了方便的benchmark()函数。...对于这样的二分类目标变量，你可以在任务创建期间在分类任务对象中指定正类。如果在构造过程中没有显式设置，则阳性类默认为目标变量的第一个水平。...列显示真实的(观察到的)标签，行显示预测的标签。正数总是在混淆矩阵的第一行或第一行。因此，C11中的元素是我们的模型预测阳性类并正确的次数。...如果模型没有很好地校准或类标签严重不平衡，选择一个不同的阈值可以帮助提高预测性能。 在这里，我们将阈值更改为t=0.2，提高了真实阳性率(TPR)。
决策树的预测变量可以有两种： ①数值型（Numeric）：变量类型是整数或浮点数，如“年收入”数据，可以用“>=”，“>”,“<”或“<=”作为分割条件； ②类别型（Nominal）：变量只能从有限的选项中选取...③自助方法 自助聚合（bagging：bootstrap aggregating）也叫装袋法，是基于自助法发展而来，也即让机器学习进行多轮，每轮在训练数据集中随机抽取n个样本进行学习，最终选取错误率低的模型...rpart()函数主要参数有： method：根据树末端的数据类型选择相应变量分割方法，有四种取值分别为连续型“anova”、离散型“class”、计数型(泊松过程)“poisson”、生存分析型“exp...程序会根据因变量的类型自动选择方法，但一般情况下最好还是指明本参数，以便让程序清楚做哪一种树模型。...具有多个响应变量的决策树可以使用多元回归树MRT。
决策树算法中包含最核心的两个问题，即特征选择和剪枝： 关于特征选择目前比较流行的方法是信息增益、增益率、基尼系数和卡方检验，下文就先介绍基于基尼系数的特征选择，因为本文所描述的CART决策树就是基于基尼系数选择特征的...； 关于剪枝问题，主要分预剪枝和后剪枝，预剪枝是在树还没有生长之前就限定了树的层数、叶节点观测数量等，而后剪枝是在树得到充分生长后，基于损失矩阵或复杂度方法实施剪枝，下文将采用后剪枝的方法对树进行修正。...三、剪枝 剪枝是为了防止模型过拟合，而更加适合样本外的预测。一般决策树中的剪枝有两种方式，即预剪枝和后剪枝，而后剪枝是运用最为频繁的方法。...，并构建模型 library(rpart) fit <- rpart(UNS ~ ., data = Train) #查看模型输出的规则 fit ?...#计算模型的预测准确率 Accuracy <- sum(diag(CM))/sum(CM) Accuracy ? 结果显示，模型在测试集中的预测能力超过91%。但模型的预测准确率还有提升的可能吗？
机器学习一般步骤 收集数据，将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据，机器学习中许多时间花费在数据探索中，它要学习更多的数据信息，识别它们的微小差异 基于数据训练模型，根据你要学习什么的设想，选择你要使用的一种或多种算法...自适应增强算法：进行许多次尝试，在决策树中是建立许多决策树，然后这些决策树通过投票表决的方法为每个案例选择最佳的分类。...单规则算法（1R或OneR）在ZeroR的基础上添加一个规则。...可见虽然增加了规则但是并没有提高模型的性能 预测数值型数据 线性回归 回归主要关注一个唯一的因变量（需要预测的值）和一个或多个数值型自变量之间的关系。...LASSO回归算法：LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选（只选择对因变量有显著影响的自变量）和复杂度调整（通过参数控制模型复杂度，避免过度拟合）。
方法一 使用基础包绘图函数plot() 优点：适用于各种模型，如raprt模型、C5.0模型等 缺点：图形复杂，规则显示不明确 这里使用我自己通过问卷调查获得的一份hospital数据，做一个简单示范。...使用C5.0()进行决策树模型的构建，因变量需要转化为因子类型，并将结果保存到hospital_model变量中，之后用plot()进行可视化。...方法二 使用rpart.plot包绘图函数rpart.plot() 优点：图形美观，规则显示清晰明了 缺点：只适用于rpart模型 rpart.plot()函数的内部参数结构如下： rpart.plot...rpart.plot） 以hospital数据为例，使用rpart()进行决策树模型的构建，并将结果保存到model变量中，在这个模型中，~左端是因变量，~右端的"."...表示将除了use以外的所有变量作为自变量，你可以根据数据来调整自己的模型结构。之后用rpart.plot()进行可视化。
7.2 k折交叉验证模型性能 这个方法可以解决过度适应的问题， library(modeldata) library(e1071) data(mlc_churn) churnTrain <- mlc_churn...7.5 caret包对变量重要程度排序 得到监督学习模型后，可以改变输入值，比较给定模型输出效果的变化敏感程度来评估不同特征对模型的重要性。...等一些分类算法包中从训练模型中产生的对象包含了变量重要性，可以查看和输出。...7.8 利用caret包选择特征 特征选择可以挑选出预测误差最低的属性子集，有助于我们判断究竟应该使用哪些特征才能建立一个精确的模型，递归特征排除函数rfe，自动选出符合要求的特征。...函数交叉验证，DAAG包的cv.lm可以达到同样效果 7.10 利用混淆矩阵评测模型的预测能力 模型的精确度、召回率、特异性以及准确率等性能指标 # 混淆矩阵 svm.model <- train(churn
在各个颜色上钻石的深度差异其实不大。 1.5缺失值的处理 数据中出现缺失值的情况其实非常普遍，这会导致在一些不能处理缺失值的分析方法无法应用，一般我们遇到缺失值的数据时候，可以运用几种常见的策略。...1.6各个属性相关性探索 因为我们想要知道各个变量之间的相关性到低是怎么样的，这样子对我们的建模的时候考虑选择模型的时候或者选择变量都有一个很好的参考，这时候我们有个叫cor函数可以计算各个变量之间的相关系数...1.7获取预测模型 因为我们主要是的研究目的是预测，预测测试数的钻石价格；不过从数据结构和数据分布上来看，我们可以使用回归模型和随机森林两类预测模型模型；在回归类的模型中我们可以考虑使用多元线性回归和回归决策树两种模型...CP值就是决定函数rpart在构建树的时候如何选择，因此在这里我们生成各个树节点的情况,使用rsq.rpart打印结果 rsq.rpart(tree_model) ?...NICE 1.8模型的评价和选择 在这里我使用一个简单的方法来对模型拟合的判断，我写一个函数，估计每个模型的训练数据和测试数据的均方根误差，当然你也可以自己写的方法，这里不限制 代码如下 cal_rms_error
rotting_flesh + hair_length + has_soul + color # 训练模型 # method：根据因变量的数据类型选择相应的变量分割方法: 连续性method=“anova...，给出了各个模型特征在模型训练中的重要程度。...mod.more <- rpart(formula=fm.more, data=train, method="class", control=tc) 我们看一下新的模型的变量的重要度。...机器学习里面也有类似的技术，就是模型组合。对于决策树来说，随机森林则是一个简单易行的模型组合方法。...在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入，就让森林中的每一颗决策树分别进行判断，看看这个样本属于那个类，然后看看哪一类被选择多，就预测为那一类。
考虑以下数据集（只有一个协变量）： 对于结点的最佳选择，我们可以使用 lsgen(x, y, degree = 1, numknot = 2) 在5%的收缩参数下，代码简单如下 v=.05 fit...这将更加复杂，因为残差在分类中通常信息量不大，而且它很难缩减。因此，让我们尝试一些稍微不同的方法，来介绍adaboost算法，AdaBoost是最著名的Boosting族算法。...在我们最初的讨论中，目标是最小化一个凸的损失函数。在这里，如果我们把类表示为{-1,+1}，我们考虑的损失函数是 （与逻辑模型相关的损失函数是 。 我们在这里所做的与梯度下降（或牛顿算法）有关。...之前，我们是从误差中学习的。在每个迭代中，计算残差，并对这些残差拟合一个(弱)模型。这个弱模型的贡献被用于梯度下降优化过程。 这里的情况会有所不同，因为更难使用残差，空残差在分类中从不存在。...我们从ω0=1n开始，然后在每一步拟合一个模型（分类树），权重为ωk（我们没有讨论树的算法中的权重，但实际上在公式中是很直接的）。让hωk表示该模型（即每个叶子里的概率）。
作为机器学习中可解释性非常好的一种算法，决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法...由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。...target列缺失的样本，但保留自变量存在缺失的样本（决策树中对缺失值较为宽容，有对应的处理方法） parms：默认为“gini”指数，即CART决策树分割结点的方法； control：这是一个非常重要的参数集合...，与Python在主体函数中赋参不同，rpart中关于决策树的调参都集合在这个control参数中，control的赋值格式为control=rpart.control()，对于rpart.control...，或进行特征选择，以最大程度保留较少更有说服力的自变量，以尽量减少过拟合的风险； 3.多使用决策树结构的可视化方法，可以帮助你理解你当前树的生长效果，也可以更好的与现实业务联系起来进行解释； 4
大学生恋爱心理是心理学研究中的一个重要领域。恋爱关系在大学生的生活中占据了重要地位，对他们的心理健康、学业成绩和社交能力都有显著影响。...本案例中的数据来自某大学的恋爱心理问卷调查，包含多个变量，如年龄、性别、恋爱状态、社交活动频率等。这些变量将作为我们分析和建模的基础。...在本案例中，我们的目标是预测大学生的恋爱状态。为此，我们选择了以下特征： 年龄（Age） 年龄是一个基本的社会人口统计特征，可能与恋爱状态有重要关联。...选择最优模型 根据具体应用场景，我们选择最适合的模型： 如果需要解释性强且简单易用的模型，选择逻辑回归模型。 如果关注预测的精确性，选择决策树模型。...我们发现，年龄、性别、社交活动等变量对学生的恋爱状态有显著影响。不同的模型在预测性能上有所不同，但都能在一定程度上准确预测学生的恋爱状态。
决策树作为一种直观且易于理解的机器学习算法，能够自动进行特征选择，并且对于缺失值和异常值具有较强的鲁棒性。这使得决策树在顾客信用评估中成为一种常用的方法。...通过对比分析，我们将探讨不同模型在顾客信用评估中的适用性和局限性，以期为实际应用中的模型选择提供有益的参考。...在构建模型之前，我们可能需要处理数据中的缺失值，以及根据需要对某些变量进行编码或转换。此外，我们还需要进一步探索数据，了解变量之间的关系以及它们如何影响目标变量Good。...在实际应用中，您可能会根据这些得分来决定是否保留或移除某些变量，以简化模型或提高预测性能。 图形表示中，每个节点代表一个决策点，节点之间的连线表示决策路径，叶节点（通常是矩形）表示最终的分类结果。...如果您想要查看模型的性能或进行预测，您可能需要使用其他函数或方法，比如compute函数来计算训练集或测试集上的预测值。
一如既往，我会尽量精简地叙述，在文末我会演示如何用R中的ROSE包来解决实际问题。 什么是不平衡分类 不平衡分类是一种有监督学习，但它处理的对象中有一个类所占的比例远远大于其余类。...（注：下文中占比较大的类称为大类，占比较小的类称为小类） 不平衡一词指代数据中响应变量（被解释变量）的分布不均衡，如果一个数据集的响应变量在不同类上的分布差别较大我们就认为它不平衡。...下面是机器学习算法在不平衡数据上精度下降的原因： 响应变量的分布不均匀使得算法精度下降，对于小类的预测精度会很低。...这些方法的基本思想和前文介绍的四类方法大同小异。还有一些更直观的方法可以帮助你提升预测效果：如利用聚类技术，把大类分为K个次类，每个此类的样本不重叠。再基于每个次类和小类的合并样本来训练分类器。...我们先建立一个简单的决策树模型： library(rpart) treeimb <- rpart(cls ~ ., data = hacide.train) pred.treeimb <- predict
learner$train(task, row_ids = 1:120) # 选取前120条数据作为训练集 learner$model # 查看训练的模型 上图是使用rpart算法分类后的结果，带*的表示终末节点...这就是训练出来的分类模型，可以看出来，在训练集中的120个样本中最后有3个样本被错误分类了。...在30个预测对象中，有25个被准确预测出来了，因此准确率就是25/30 = 0.8333。...从这里我们可以看到，机器学习主要可以分为四大步：（1）数据预处理；（2）选择合适的模型；（3）划分数据集并训练；（4）在验证集中验证结果并评估模型的效力。...不过，选择合适的模型可能需要重复很多上述步骤才能最终确定。 关于mlr3包的简介就先讲到这里，希望能给大家一个比较感性的认识。
下面我们将会使用默认的参数设置去建立决策树，至于具体的参数设置可以通过?party查看函数文档。下面的代码中，myFormula公式中的Species（种类）是目标变量，其他变量是独立变量。...在图1中，每一个叶子的节点的条形图都显示了观测值落入三个品种的概率。在图2中，这些概率以每个叶子结点中的y值表示。...2、使用包rpart建立决策树 rpart这个包在本节中被用来在'bodyfat'这个数据集的基础上建立决策树。函数raprt()可以建立一个决策树，并且可以选择最小误差的预测。...选择预测误差最小值的预测树，从而优化模型。...一个好的模型的预测值应该是约接近真实值越好，也就是说大部分的点应该落在斜线上面或者在斜线附近。
它的数值为整数，0=无病，1=有病。 目标: 主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。...我们可以得出结论，在所有类型的胸痛中，在个人身上观察到的大多数是典型的胸痛类型，然后是非心绞痛。...# 训练数据的准确性 acc_tr ? 从训练数据的混淆矩阵中，我们知道模型有88.55%的准确性。...train$pred<-NULL rpart代表递归分区和回归树 当自变量和因变量都是连续的或分类的时候，就会用到rpart。 rpart会自动检测是否要根据因变量进行回归或分类。...在决策树的帮助下，我们可以说所有变量中最重要的是CP、CA、THAL、Oldpeak。 让我们用测试数据来验证这个模型，并找出模型的准确性。 conMat(pred,targ) ? ?
根据数据集的描述，exang应该是因子。心绞痛发生或不发生。因此，将该变量转换为因子。 斜率不能是整数，因为它是在心电图中观察到的斜率类型。因此，我们将变量转换为因子。...table <- table(cp) pie(table) 我们可以得出结论，在所有类型的胸痛中，在个人身上观察到的大多数是典型的胸痛类型，然后是非心绞痛 01 02 03 04 执行机器学习算法...pred1<-ifelse(pred<0.6,"No","Yes") # 训练数据的准确性 acc_tr 从训练数据的混淆矩阵中，我们知道模型有88.55%的准确性。...train$pred<-NULL rpart代表递归分区和回归树 当自变量和因变量都是连续的或分类的时候，就会用到rpart。 rpart会自动检测是否要根据因变量进行回归或分类。...实施决策树 plot(tree) 在决策树的帮助下，我们可以说所有变量中最重要的是CP、CA、THAL、Oldpeak。 让我们用测试数据来验证这个模型，并找出模型的准确性。
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