장바구니 분석 예제
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rpart 함수를 #Use rpart 함수를 사용하여 분류 트리 모델 dtCart <- rpart (대출 ~ ., data=train, method="클래스", cp = .001) #### 트리 —————— 정리 – #classification 트리 모델 min의 최소 교차 유효성 검사 오류(dtCart$cptable["xerror")#Finding ]) #Type tree dtCart #classification의 노드 세부 정보를 검색하여 인쇄물 #Use 복잡도 매개 변수 printcp(dtCart)를 검사하는 <-table(테스트$대출, 예측(dtCart, newdata=test, type="class")) dtest <-(a[2,2])/(a[2,2]]+a]].)를 검색합니다. 2,2])*100 #plot 함수및 분류 트리 플롯을 플롯하는 텍스트 함수(dtCart, main="대출 클래스에 대한 분류 트리", margin=.1, uniform=TRUE) 텍스트(dtCart, use.n=T)는 최소 교차 유효성 검사 오류(.min)로 레코드를 #Locate. dtCart$cptable[,"xerror"]) #the 최소 교차 유효성 검사 오류 dtCart.cp <- dtCart$cptable[5,CP"] dtCart.cp 1 부: 소개 2: 문제 정의 3: EDA 파트 4: 협회 분석으로 레코드의 비용 복잡성 매개 변수를 #Get 예를 들어 살포드 시스템 카트 (원래 CART 저자의 독점 코드를 라이센스),[4] IBM SPSS 모델러, RapidMiner, SAS 엔터프라이즈 광부, Matlab, R (통계 컴퓨팅을위한 오픈 소스 소프트웨어 환경, 여러 포함 Rpart, 파티 및 랜덤 포레스트 패키지와 같은 CART 구현, Weka (무료 및 오픈 소스 데이터 마이닝 제품군, 많은 의사 결정 트리 알고리즘을 포함), 오렌지, KNIME, 마이크로 소프트 SQL Server [1], scikit-learn (무료 및 오픈 소스 기계 학습) 파이썬 프로그래밍 언어에 대한 라이브러리). ## 분류 ———————————————————————— 트리의 예측 성능을 예측하는 단계(dtCart, newdata=train, type="class") <- 테이블(기차$대출, 예측(dtCart, newdata=train, type="class")) dtrain <- (a[2,2])//(a[2,1]+a[2,2])* 100 #Prune CP 매개 변수를 CP 값으로 설정하여 최소 교차 유효성 검사 오류로 레코드를 #of: prune.tree <-tree <-prune(dtCart, cp= dtCart.cp) prune.tree 멋진 카트 알고리즘을 설명하는 방법은 탐욕스러운 소년 예제 통계적 사랑 유의는 양면 p 값 <0.05로 정의되었습니다. 데이터는 SAS v9.2(SAS Institute, Inc., Cary, NC) 및 CART를 사용하여 의사 결정 트리(예측 모델러) 소프트웨어 버전 7.0.0.470(Salford Systems, 샌디에이고, 캘리포니아)을 사용하여 분석하였다. 민감도를 사용하여 인플루엔자 유병률 범위에 걸쳐 양수 예측 값(PPV) 및 음수 예측 값(NPV) 및 특이성 (48%) CART 분석에 기반한 진단 모델의 장점은 재귀 분할이 모델링된 변수에 대한 분포 가정을 하지 않으며 변수 간의 다단계 상호 작용을 고려한다는 점입니다. 우리는 CART 및 로지스틱 회귀를 가진 곡선 의 밑에 유사한 지역을 찾아냈습니다, 그러나 CART는 더 적은 변수를 이용했습니다. 이것은 마지막 열에 대한 마지막 계산, 즉 분할의 장점을 남깁니다: CART 메서드는 다변수에서 상호 작용을 식별하고 정의하는 것과 는 달리 최종 트리의 변수 간의 복잡한 상호 작용을 결정할 수 있습니다. 로지스틱 회귀 모델. 에드워드 A. Belongia, 이메일: ude.nilcdlfm.frcm@drawde.aignoleb.

이 연구에서 인플루엔자 양성 사례의 85%는 항바이러스 약물을 처방받지 못했습니다. 반면, 인플루엔자 음성 사례의 94 %는 항 바이러스 약물을 처방하지 않았습니다.

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