r 闪亮的决策树(具有状态和概率的树)功能

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【中文标题】r 闪亮的决策树(具有状态和概率的树)功能【英文标题】:r shiny decision tree (tree with states and probabilities) functionality 【发布时间】:2015-01-04 07:05:13 【问题描述】:

RShiny 中是否存在实现类似决策树的交互元素的功能? (我所说的“决策树”是指this :))。

在我的情况下,我希望一棵树非常“分支”,我希望我能够只展示它的一部分(例如节点、他们的父母 [与兄弟姐妹] 和他们的孩子),允许用户移动它'以交互方式向上/向下。

有什么想法吗?非常感谢您提前提供任何提示!

【问题讨论】:

【参考方案1】:

不久前我四处寻找类似的东西,但在 R 中没有找到任何东西。但是,D3.js 提供了非常好的可以使用的交互式可视化。似乎有一些从 python 开始的工作(见下文)。最好使用https://github.com/ramnathv/htmlwidgets 来创建与 js 库的绑定。在 R 中拥有一个用于决策分析的工具会很棒。请随时通知我 (https://github.com/mostly-harmless)。

http://bl.ocks.org/pprett/raw/3813537/

https://gist.github.com/pprett/3813537

how to explain the decision tree from scikit-learn

http://www.garysieling.com/blog/rending-scikit-decision-trees-d3-js

【讨论】:

非常感谢您的回答,文森特!我相信bl.ocks.org/pprett/raw/3813537 的实现就足够了。问候! 如果你创建了一些东西(在 R 中),请告诉我它是怎么回事。我认为这对很多用户来说是有价值的

以上是关于r 闪亮的决策树(具有状态和概率的树)功能的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

C4.5 决策树:分类概率分布?

具有概率目标的决策树

R语言使用rpart包构建决策树模型选择合适的树大小(复杂度)检查决策树对象的cptable内容(树的大小由分裂次数定义预测误差)使用plotcp函数可视化决策树复杂度参数与交叉验证错误的关系

马尔科夫决策过程

决策树状态栏&相关数值栏

(数据科学学习手札23)决策树分类原理详解&Python与R实现