R_Studio(决策树算法)鸢尾花卉数据集Iris是一类多重变量分析的数据集【精】
鸢尾花卉数据集Iris是一类多重变量分析的数据集
通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类
针对iris数据集实践决策树算法(C4.5、C5.0)，并用交叉矩阵评估模型
iris数据RStudio系统自带
Gary<-iris #建立决策树模型，来预测鸢尾花的种类 #重命名变量名，将预测鸢尾花卉转换为class 通过前四个变量预测class属于哪一个类 Gary.names<-c('sepal length','sepal width','petal length','petal width', 'class') names(Gary)<-Gary.names #查看维度 150条数据 5维变量 dim(Gary) #str()查看数据框中每个变量的属性 str(Gary) #summary()提供最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计 summary(Gary) #设定生成随机数的种子,种子是为了让结果具有重复性 set.seed(1) #将数据集拆分为训练集和测试集，拆分比例为0.75 index<-sample(nrow(Gary),0.75*nrow(Gary),replace = F) train<-Gary[index,] test<-Gary[-index,] library(C50) #训练数据用于建立决策树模型 #测试集用于模型评估 mod<-C5.0(train[,-5],train[,5]) summary(mod) #预测模型 pre1<-predict(mod,newdata=test,type='class') tab<-table(pre1,test$class) tab sum(diag(tab))/sum(tab)
实现过程
将数据保存并重命名变量名
Gary<-iris Gary.names<-c('sepal length','sepal width','petal length','petal width', 'class') names(Gary)<-Gary.names
dim()：查看数据的维度
str()：查看数据框中每个变量的属性
summary()：提供最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计
> dim(Gary) #150条数据 5维变量 [1] 150 5 > str(Gary) #查看了前四个数据框的属性值 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: $ sepal length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ sepal width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ... $ petal length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ... $ petal width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ... $ class : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... > summary(Gary) sepal length sepal width petal length petal width class Min. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000 Min. :0.100 setosa :50 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300 versicolor:50 Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350 Median :1.300 virginica :50 Mean :5.843 Mean :3.057 Mean :3.758 Mean :1.199 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800 Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900 Max. :2.500
设定生成随机数的种子,种子是为了让结果具有重复性
set.seed()只对运行该命令后的第一次随机产生结果有效(伪随机)
set.seed(1)
将数据集拆分为训练集和测试集，拆分比例为0.75
index<-sample(nrow(Gary),0.75*nrow(Gary),replace = F) train<-Gary[index,] test<-Gary[-index,]
加载C50包
C5.0算法则是C4.5算法的商业版本，较C4.5算法提高了运算效率，它加入了boosting算法，使该算法更加智能化
library(C50)
训练数据用于建立决策树模型
测试集用于模型评估
C5.0(x, y, ...)：其中x指定自变量（数据框或矩阵的形式），y指定因变量
> C5.0(train[,-5],train[,5]) Call: C5.0.default(x = train[, -5], y = train[, 5]) Classification Tree 分类树 Number of samples: 112 样本树 Number of predictors: 4 预测树 Tree size: 3 树高：3
Non-standard options: attempt to group attributes #尝试分组属性
> summary(mod) Call: C5.0.default(x = train[, -5], y = train[, 5]) C5.0 [Release 2.07 GPL Edition] ------------------------------- Class specified by attribute `outcome' #"class"属性指定的类 Read 112 cases (5 attributes) from undefined.data #112例（5读取从undefined.data属性） Decision tree: #决策树： petal length <= 1.9: setosa (38) #花瓣长度≤1.9：setosa（38）
petal length > 1.9: #花瓣长度＞1.9： :...petal width <= 1.6: versicolor (38/1) #petal宽度：≤1.6：云芝（38／1） petal width > 1.6: virginica (36/2) #花瓣宽度＞1.6：锦葵（36／2） Evaluation on training data (112 cases): #评估在训练数据（112例）： Decision Tree #决策树 ---------------- Size Errors #尺寸错误 3 3( 2.7%) << #3 3（2.7 %）＜＜ (a) (b) (c) <-classified as ---- ---- ---- 38 (a): class setosa 37 2 (b): class versicolor 1 34 (c): class virginica Attribute usage: #属性 100.00% petal length #100%的花瓣长度 66.07% petal width #占66.07%花瓣宽度 Time: 0.0 secs
预测鸢尾花卉属于哪一类
用交叉矩阵评估模型
> pre1<-predict(mod,newdata=test,type='class') > tab<-table(pre1,test$class) > tab pre1 setosa versicolor virginica setosa 12 0 0 versicolor 0 11 3 virginica 0 0 12
预测了38组数据，其中35组数据正确，3组数据预测出错
对角线上的数据实际值和预测值相同，非对角线上的值为预测错误的值
评估模型(预测)的正确率
sum(diag(tab))/sum(tab)
[1] 0.9210526
diag(x = 1, nrow, ncol)
diag(x) <- value
解析：
x：一个矩阵,向量或一维数组,或不填写。
nrow, ncol：可选 行列。
value ：对角线的值，可以是一个值或一个向量
