R语言决策树hoslem test代码

以下是 R 语言中进行决策树 Hoslem 检验的代码：

# 导入必要的包
library(rpart)
library(rpart.plot)
library(rpart.utils)
library(rsample)

# 读取数据
data(iris)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
iris_split <- initial_split(iris, prop = 0.7)
iris_train <- training(iris_split)
iris_test <- testing(iris_split)

# 构建决策树模型
iris_tree <- rpart(Species ~ ., data = iris_train, method = "class")

# 绘制决策树
prp(iris_tree)

# 进行 Hoslem 检验
hoslem.test(predict(iris_tree, iris_test, type = "class"), iris_test$Species)

希望这个代码对你有所帮助！

相关问题

计算机 操作 R语言做 决策树分类，给出代码

在R语言中，可以使用`rpart`包或`partykit`包来进行决策树的分类。这里是一个简单的例子，展示如何使用`rpart`包创建并训练一个决策树模型：

# 首先需要安装必要的包
if (!requireNamespace("rpart", quietly = TRUE)) {
  install.packages("rpart")
}
if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) { # 可选，用于可视化
  install.packages("ggplot2")
}

# 载入数据集，假设我们有一个名为"mydata.csv"的数据文件，包含特征列x1, x2, ... 和目标变量y
data <- read.csv("mydata.csv")

# 将类别型变量转换为因子，便于处理
for (col in colnames(data)[sapply(data, is.character)]) {
  data[[col]] <- as.factor(data[[col]])
}

# 划分训练集和测试集
set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可复现
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.8 * nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- rpart(y ~ ., data = train_data, method = "class") 

# 预测
predictions <- predict(fit, test_data, type = "class")

# 查看模型
print(fit)

# 可视化决策树
library(ggplot2)
prp(fit, type = 4) # 使用partykit的prp函数进行可视

# 评估性能
confusionMatrix(predictions, test_data$y)

在这个示例中，`rpart()`函数用于构建决策树模型，`predict()`则进行预测，`prp()`函数生成决策树的图形，而`confusionMatrix()`则计算预测结果与实际值的混淆矩阵，以评估分类效果。

r语言决策树怎样分为测试集

在 R 语言中，我们可以使用 caret 包来分割数据集为训练集和测试集。caret 包中的 createDataPartition() 函数可以实现这个目的。

以下是一个简单的例子：

library(caret)

# 加载数据集
data(iris)

# 分割数据集为训练集和测试集，其中 trainSize 参数指定训练集占比
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.7, list = FALSE)
train <- iris[trainIndex, ]
test <- iris[-trainIndex, ]

在这个例子中，我们将 iris 数据集分割为训练集和测试集，其中训练集占比为 0.7，即训练集占总数据集的 70%。分割后，训练集存储在 train 变量中，测试集存储在 test 变量中。