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の続きです。今回は R の rpart パッケージで Classification をしてみましょう。まず、必要なパッケージの読み込みをします。
そうしたら、rpart() 関数でベースとなる tree を生成します。
ベストな水準の cp を求めます。
この cp の値で tree を剪定します。
剪定された fit_rpart をグラフであらわします。
判別は、 pc_mean が 588.29 より上か下か、work_mean が419.38 より上か下か二つの変数だけで判断しています。
この判断方式でテストデータを予測します。
実際の値と比べてみます。
正解率は、62%でした。
前々回の glmnet での正解率は、60%、前回の knn での正解率は、51%、そして今回の rpart での正解率は 62% と今回の決定木での推測が三つの中では一番成績がよかったです。
今回は以上です。
初めから読むには、
です。
