Generated by Bing Image Creator: 遠くの空からの風景写真。牧場に牛が数頭いる。可愛い青い花がたくさん咲いている。
の続きです。
今回は R の rpart パッケージで決定木の方法で分類に挑戦してみたいと思います。
まず、rpart, rpart.plot パッケージを読み込みします。
rpart では、glmnet や FNN と違いデータフレームを使うので、トレーニング用のデータフレームとテスト用のデータフレームを作成します。
これで準備完了です。まず、raprt 関数で最初の決定木をつくります。
rpart のパラメータは、cp(complexity parameter) というもので、決定木をどれだけ複雑にするかのパラメータです。
この cp と 決定木の予測の誤差、xerror をグラフにしてみます。
最適な cp を確認します。
この最適な cp の水準で作成した決定木を剪定して、最終モデルにします。
この fit_rpart をグラフにしてみます。
けっこう多く枝分かれしていますね。
predict() 関数で予測します。
あら、エラーメッセージが出てしまいました。native_country には新しい水準があります、と出ました。しかたないので、native_country を削除してやり直します。
こんどはエラーメッセージがでませんでした。
予測結果をみてみましょう。
正解率は、86% でした。
glmnet パッケージでの Elastic-Net Regression や FNN パッケージでの k-nearest neighbors よりも高い正解率となりました。
今回は以上です。
初めから読むには、
です。
