r语言 回归树与决策树模型

回归树和决策树都是基于树结构的机器学习模型，在R语言中都有对应的实现。

回归树是一种用于回归分析的决策树，其目的是将数据集分成多个不同的区域，每个区域内的数据都具有相同的响应变量值。在R语言中，可以使用rpart包来构建回归树模型。例如：

library(rpart)

# 加载数据集
data(mtcars)

# 构建回归树模型
model <- rpart(mpg ~ ., data = mtcars)

# 输出模型结果
print(model)

上述代码中，使用mtcars数据集来构建回归树模型，其中mpg为响应变量，.表示使用除mpg外的所有变量作为预测变量。构建完成后，使用print函数输出模型结果。

决策树是一种分类和回归分析的机器学习方法，它能够对数据集进行分类或回归分析，并生成一棵树来表示决策规则。在R语言中，可以使用rpart包来构建决策树模型。例如：

library(rpart)

# 加载数据集
data(iris)

# 构建决策树模型
model <- rpart(Species ~ ., data = iris)

# 输出模型结果
print(model)

上述代码中，使用iris数据集来构建决策树模型，其中Species为响应变量，.表示使用所有变量作为预测变量。构建完成后，使用print函数输出模型结果。

相关问题

r语言airquality 岭回归、lasso回归、决策树回归模型准确率R语言代码

以下是针对airquality数据集进行岭回归、lasso回归和决策树回归模型的R语言代码：

1. 岭回归模型：

# 加载必要的包
library(glmnet)

# 加载数据集
data(airquality)

# 将缺失值替换为平均值
airquality$Ozone[is.na(airquality$Ozone)] <- mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
train <- sample(1:nrow(airquality), nrow(airquality)*0.7)
train.airquality <- airquality[train,]
test.airquality <- airquality[-train,]

# 岭回归模型
ridge.model <- glmnet(x = model.matrix(Ozone ~ ., data = train.airquality)[,-1],
                      y = train.airquality$Ozone,
                      alpha = 0,
                      lambda = seq(0,1,0.01))

# 预测
ridge.pred <- predict(ridge.model, newx = model.matrix(Ozone ~ ., data = test.airquality)[,-1])

# 计算均方误差
mean((test.airquality$Ozone - ridge.pred)^2)

2. Lasso回归模型：

# 加载必要的包
library(glmnet)

# 加载数据集
data(airquality)

# 将缺失值替换为平均值
airquality$Ozone[is.na(airquality$Ozone)] <- mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
train <- sample(1:nrow(airquality), nrow(airquality)*0.7)
train.airquality <- airquality[train,]
test.airquality <- airquality[-train,]

# Lasso回归模型
lasso.model <- glmnet(x = model.matrix(Ozone ~ ., data = train.airquality)[,-1],
                      y = train.airquality$Ozone,
                      alpha = 1,
                      lambda = seq(0,1,0.01))

# 预测
lasso.pred <- predict(lasso.model, newx = model.matrix(Ozone ~ ., data = test.airquality)[,-1])

# 计算均方误差
mean((test.airquality$Ozone - lasso.pred)^2)

3. 决策树回归模型：

# 加载必要的包
library(rpart)

# 加载数据集
data(airquality)

# 将缺失值替换为平均值
airquality$Ozone[is.na(airquality$Ozone)] <- mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
train <- sample(1:nrow(airquality), nrow(airquality)*0.7)
train.airquality <- airquality[train,]
test.airquality <- airquality[-train,]

# 决策树回归模型
tree.model <- rpart(Ozone ~ ., data = train.airquality)

# 预测
tree.pred <- predict(tree.model, newdata = test.airquality)

# 计算均方误差
mean((test.airquality$Ozone - tree.pred)^2)

r语言airquality 岭回归、lasso回归、决策树回归效果检验R语言代码

岭回归和lasso回归可以使用glmnet包，决策树回归可以使用rpart包来实现。下面是一个简单的示例代码，使用airquality数据集进行回归分析：

岭回归：

library(glmnet)
data(airquality)

# 岭回归模型
x <- model.matrix(Ozone ~ ., data = airquality)[,-1]
y <- airquality$Ozone
ridge_mod <- glmnet(x, y, alpha = 0, lambda = 0.1)
plot(ridge_mod)

lasso回归：

library(glmnet)
data(airquality)

# lasso回归模型
x <- model.matrix(Ozone ~ ., data = airquality)[,-1]
y <- airquality$Ozone
lasso_mod <- glmnet(x, y, alpha = 1, lambda = 0.1)
plot(lasso_mod)

决策树回归：

library(rpart)
data(airquality)

# 决策树回归模型
fit <- rpart(Ozone ~ ., data = airquality, method = "anova")
summary(fit)

在实际应用中，需要对模型进行交叉验证，并计算模型的预测准确率等指标来评估模型的效果。