の続きです。
今回はR言語のrpart関数でregression tree分析をしてみます。
まず、rpartパッケージの読み込みをします。
rpart関数でregression treeモデルを作成します。
plot関数とtext関数で結果を見てみます。
決定木のグラフは左がYes, 右がNoです。
始めに、diff_popが-5500より小さいかどうかを判断して、小さいとdiff_gorakuは--11.64だと判定しています。次にdiff_gdpが-323600より大きいかを判断して、大きくないと-8.25と判定しています。最後にdiff_gdp_popが-.006546よりも大きいかを判断して、大きいと-10.4で小さいと-9.533と判定しています。
diff_popが一番初めの判定で使われているので、この変数が一番重要だとわかります。
重要度を図示した棒グラフを描きます。
どの変数が重要なのかというデータは、$variable.omportanceという名前で格納されています。barplot関数で棒グラフにしました。
今回は以上です。
次回は
です。
はじめから読むには、
です。
