R语言 | 决策树分析实战案例

决策树模型构建与应用概述

菜鸟君在这篇文章中讲述了R语言在决策树模型构建中的应用，并通过案例展示了整个流程。菜鸟君首先强调了尽管Python的流行度逐年上升，但R语言在处理中小数据量的统计分析中仍有其独特优势，并承诺将继续更新有关R语言的内容。

决策树模型的R语言实现

文章中指出构建决策树模型需先安装并加载'rpart'和'rpart.plot'两个R包。然后，菜鸟君选择了R内置的iris数据集来演示决策树的构建，该数据集包含5个变量，其中4个为预测变量，1个为分类预测的因变量。

数据集的划分

在模型构建前，必须将数据集进行划分，以便形成训练集和测试集。菜鸟君利用R的sample函数随机选取样本作为训练集，其余样本作为测试集。尽管在实际的研究中还应划分验证集，但在本演示中仅使用了两个数据集。

模型构建与评估

模型构建使用的是'rpart'包，并通过'y ~ .'的形式表示因变量与所有自变量的关系。构建完成的模型能够根据花瓣长度和宽度准确区分Setosa和其他种类的鸢尾花。为了评估模型效果，菜鸟君在测试集上进行了预测，并计算了模型准确率，达到了96.67%。

总结与鼓励

文章最后指出R语言构建的决策树模型简单却用途广泛，比如可以用于基于客户信息的商品推荐。菜鸟君鼓励读者亲自尝试构建决策树模型，并透露了自己的QQ群和B站视频，以便读者交流和学习。

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