R语言决策树 R语言 决策

R语言决策树

R语言决策树是一种基于数据挖掘的机器学习方法，它可以用来分析大量数据，并从中找出有用的信息。它可以帮助我们做出正确的决策，并且可以在复杂的数据集中找到有用的信息。

R语言决策树是一种非常强大的工具，它可以帮助我们快速地分析大量数据，并且能够很好地处理多变量问题。它使用一种特定的树形图来表示不同的决策，这些决策是基于输入数据而得出的。

R语言决策树使用一个特定的“分裂”过程来寻找最佳分割方式。这个过程会选择一个特征作为“根”，然后将数据集分割成不同的子集。然后，它会对子集中的特征进行测试，并根据测试情况选出最佳分割方式。

# 加载必要库 
library(rpart) 
# 加载数据 
data(titanic) 
# 构建决策树 
tree <- rpart(Survived ~ ., data = titanic, method = "class") 
# 打印决策树 
print(tree)

R语言决策树也可以用来预测未来情况。例如，如果我们想要预测一个人是否会生存在泰坦尼克号上，我们可以使用R语言决策树来预测这个人生存的可能性。

# 预测新数据 
prediction <- predict(tree, newdata = titanic[1:5,], type = "class") 
# 打印预测值 
print(prediction)

R语言决策树是一个强大而易于使用的工具，它能够帮助我们快速地分析大量数据并作出正确的决定。此外，它也能够帮助我们预测未来情况。因此，R语言决策树是一个非常有用而强大的工具，应当得到广泛应用。

R语言 决策

决策结构要求程序员指定要由程序评估或测试的一个或多个条件，以及如果条件被确定为真则要执行的一个或多个语句，如果条件为假则执行其他语句。

以下是在大多数编程语言中的典型决策结构的一般形式

R提供以下类型的决策语句。 单击以下链接以检查其详细信息。

Sr.No.	声明和描述
1	if语句 if语句由一个布尔表达式后跟一个或多个语句组成。
2	if ... else语句 if语句后面可以有一个可选的else语句，当布尔表达式为false时执行。
3	switch语句 switch语句允许根据值列表测试变量的相等性。

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