R 결정트리학습

1 개요

R 결정트리

df = data.frame(
  Hours = c(0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,1.75,2.00,2.25,2.50,2.75,3.00,3.25,3.50,4.00,4.25,4.50,4.75,5.00,5.50),
  Pass = c(0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1)
)
library(caret, quietly=T)
idx = createDataPartition(df$Pass, list=F, p=0.8)
Train = df[ idx,]
Test  = df[-idx,]

options(echo=T)
library(rpart)
model = rpart(Pass ~ ., data=Train)
Test$Pass_predicted = ifelse(predict(model,Test)>0.5,1,0)
print( Test )
cat( "accuracy=", sum(Test$Pass==Test$Pass_predicted)/nrow(Test) )

2 같이 보기

• 결정트리분석

3 참고

• 위키백과 "R 결정트리학습"
• 위키낱말사전 "R 결정트리학습"
• 다음사전 "R 결정트리학습"
• 다음백과 "R 결정트리학습"
• 네이버사전 "R 결정트리학습"
• 네이버백과 "R 결정트리학습"
• 나무위키 "R 결정트리학습"
• 리브레 위키 "R 결정트리학습"