r语言 回归树与决策树模型
时间: 2023-07-15 18:12:22 浏览: 73
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:
```R
# 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$Ozone - ridge.pred)^2)
```
2. Lasso回归模型:
```R
# 加载必要的包
library(glmnet)
# 加载数据集
data(airquality)
# 将缺失值替换为平均值
airquality$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:
```R
# 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语言决策树参数设置
决策树算法在R语言中有多个包可以实现,例如rpart、party和tree等。这里以rpart包为例介绍决策树参数设置。
在rpart包中,可以使用rpart()函数来构建决策树模型。该函数有多个参数可以设置,以下是一些常用的参数及其含义:
- formula:公式,用于指定响应变量和预测变量之间的关系。
- data:数据集,包含响应变量和预测变量。
- method:决策树算法,可以是“class”(分类树)或“anova”(回归树)。
- control:控制参数,包括cp(剪枝参数)、minsplit(最小分割数)、minbucket(最小叶子节点样本数)等。
- parms:其他参数,包括split(分割规则)、surrogate(代理分割规则)等。
以下是一个使用rpart包构建决策树模型的例子,其中设置了一些常用的参数:
```R
library(rpart)
# 构建决策树模型
fit <- rpart(Species ~ ., data = iris, method = "class",
control = rpart.control(cp = 0.01, minsplit = 20, minbucket = 10))
# 输出决策树模型
printcp(fit)
plot(fit)
text(fit)
```
在上面的例子中,使用iris数据集构建了一个分类树模型,响应变量为Species,预测变量为其他所有变量。设置了cp参数为0.01,表示使用代价复杂度剪枝法进行剪枝;minsplit参数为20,表示每个节点至少包含20个样本;minbucket参数为10,表示每个叶子节点至少包含10个样本。