R语言使用party包中的ctree函数构建条件推理决策树(Conditional inference trees)使用plot函数可视化训练好的条件推理决策树条件推理决策树的叶子节点的阴影区域表

Posted Data+Science+Insight

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言使用party包中的ctree函数构建条件推理决策树(Conditional inference trees)使用plot函数可视化训练好的条件推理决策树条件推理决策树的叶子节点的阴影区域表相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

R语言使用party包中的ctree函数构建条件推理决策树(Conditional inference trees)、使用plot函数可视化训练好的条件推理决策树、条件推理决策树的叶子节点的阴影区域表示的是阳性样本的比例

目录

以上是关于R语言使用party包中的ctree函数构建条件推理决策树(Conditional inference trees)使用plot函数可视化训练好的条件推理决策树条件推理决策树的叶子节点的阴影区域表的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R语言图形用户界面数据挖掘包Rattle:加载UCI糖尿病数据集并启动Rattle图形用户界面调用party包中的ctree函数构建条件推理树模型并使用rattle可视化条件推理决策树

R语言图形用户界面数据挖掘包Rattle:加载UCI糖尿病数据集并启动Rattle图形用户界面调用party包中的ctree函数构建条件推理树模型并使用rattle可视化条件推理决策树

R语言使用party包中的ctree函数构建条件推理决策树的流程和步骤条件推理决策树是传统决策树的一个重要变体条件推理树的分裂是基于显著性测试而不是熵/纯度/同质性度量来选择分裂

R语言专题,如何使用party包构建决策树?

R语言使用party包中的cforest函数基于条件推理决策树(Conditional inference trees)构建随机森林使用varimp函数查看特征重要度使用table函数计算混淆矩阵

ctree CART 条件树中的权重与权重 (party::ctree)