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

R语言决策树calibration plot代码

以下是R语言决策树calibration plot的代码：

library(rpart.plot)
library(ggplot2)

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

# 预测结果
pred <- predict(model, type = "prob")

# 将预测结果与实际结果合并
result <- data.frame(pred, iris$Species)

# 计算每个预测概率区间的实际结果比例
calib <- result %>%
  group_by(Species) %>%
  mutate(bin = cut(pred[, Species], breaks = seq(0, 1, 0.1), include.lowest = TRUE)) %>%
  group_by(bin, .add = TRUE) %>%
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(prop = n / sum(n))

# 绘制calibration plot
ggplot(calib, aes(x = as.numeric(bin), y = prop, fill = Species)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  scale_fill_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07")) +
  labs(x = "Predicted probability", y = "Actual proportion", fill = "Species") +
  theme_minimal()

希望对你有帮助！

R语言决策树模型的交叉验证代码

下面是使用R语言中caret包进行决策树模型的交叉验证代码：

首先，加载需要的包和数据集：

library(caret)
data(iris)

然后，将数据集分成训练集和测试集：

set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.8, list = FALSE)
train <- iris[trainIndex, ]
test <- iris[-trainIndex, ]

接着，定义决策树模型和交叉验证函数：

ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 10)
model <- train(Species ~ ., data = train, method = "rpart", trControl = ctrl)

其中，trainControl函数中的method参数指定交叉验证的方法，number参数指定交叉验证的次数。

最后，使用测试集对模型进行评估：

predict <- predict(model, test)
confusionMatrix(predict, test$Species)

confusionMatrix函数用于生成混淆矩阵，评估模型的预测效果。