image.png

1. R语言机器学习算法实战系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting）
2. R语言机器学习算法实战系列（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine）
3. R语言机器学习算法实战系列（三）lightGBM算法+SHAP值（Light Gradient Boosting Machine）
4. R语言机器学习算法实战系列（四）随机森林算法+SHAP值 (Random Forest)
5. R语言机器学习算法实战系列（五）GBM算法+SHAP值 (Gradient Boosting Machines)
6. R语言机器学习算法实战系列（六）K-邻近算法 (K-Nearest Neighbors)
7. R语言机器学习算法实战系列（七）朴素贝叶斯分类算法 (Naïve Bayes Classifier)
8. R语言机器学习算法实战系列（八）逻辑回归算法 (logistic regression)
9. R语言机器学习算法实战系列（九）决策树分类算法 (Decision Trees Classifier)
10. R语言机器学习算法实战系列（十）自适应提升分类算法 (Adaptive Boosting)
11. R语言机器学习算法实战系列（十一）MLP分类算法 (Multi-Layer Perceptrons)
12. R语言机器学习算法实战系列（十二）线性判别分析分类算法 (Linear Discriminant Analysis)

介绍

决策树分类 (Decision Trees Classifier) 算法是一种模仿人类决策过程的监督学习算法，它通过学习简单的决策规则来预测数据的类别。决策树通过递归地将特征空间分割成更小的区域，每个区域对应一个决策结果。

算法原理：

1. 信息增益：决策树在每个节点上选择最佳的特征进行分割，通常基于信息增益或基尼不纯度。信息增益衡量了特征分割后数据集的不确定性减少的程度。
2. 递归分割：决策树通过递归地选择特征和阈值来分割数据，直到满足停止条件，如达到最大深度、节点中的样本数量小于阈值或节点的纯度达到一定标准。
3. 树的构建：构建决策树的过程是从根节点开始，递归地分裂成一个或多个子节点，每个子节点代表一个更具体的决策规则。
4. 停止条件：决策树的构建会在满足特定条件时停止，这些条件可以是树达到最大深度、节点中的样本数量小于预设阈值、节点的纯度（如分类错误率）低于某个阈值，或者没有更多的特征可以用来进一步分割数据。
5. 剪枝：为了防止过拟合，决策树算法通常会包含剪枝步骤，以限制树的复杂度。剪枝可以是在树生长过程中进行（预剪枝），或者在树完全生长后进行（后剪枝）。

算法步骤：

1. 数据预处理：处理缺失值、分类变量编码、特征缩放等。
2. 选择最佳特征：计算每个特征的信息增益或基尼不纯度，并选择最佳特征进行分割。
3. 创建节点：根据选择的特征和阈值创建子节点。
4. 分割数据：根据特征阈值将数据分割到相应的子节点。
5. 递归构建：对每个子节点重复步骤2-4，直到满足停止条件。
6. 构建叶节点：当一个节点满足停止条件时，将其标记为叶节点，并根据大多数类标签或其他规则为其分配一个类别。
7. 剪枝：如果使用了剪枝技术，将对树进行剪枝以避免过拟合。
8. 模型训练完成：当整棵树构建完成并且剪枝后，模型训练结束。
9. 模型评估：使用测试集评估决策树的性能，如准确率、精确率、召回率等。
10. 使用模型进行预测：将训练好的决策树应用于新的数据样本进行分类预测。

教程

本文旨在通过R语言实现Decision Trees，总共包含：

1. 下载数据
2. 加载R包
3. 数据预处理
4. 数据描述
5. 数据切割
6. 调节参数
7. 构建模型
8. 预测测试数据
9. 评估模型
10. 特征的重要性
11. 保存模型
12. 总结
13. 系统信息

更多内容请前往

R语言机器学习算法实战系列（九）决策树分类算法 (Decision Trees Classifier)

image.png