文件名称：unitree:用于实值向量的决策树分类器
文件大小：1.73MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 22:43:51
R
统一 用于实值向量的决策树度量器。 换句话说，财务或传感器数据需要分类。 该树提供了一种近似技术，可以使用高斯，K-Tile或均匀近似技术找到连续值的最佳分割点。 用法 下面是一些快速步骤，以加载此程序包。 安装 只需使用R的devtools软件包安装该软件包。 devtools::install_github("davidrdgz/unitree") 训练 然后，您可以按照以下步骤对虹膜数据集进行快速测试， Y <- iris[,5] X <- iris[,1:4] dt <- unitree(X, Y) 那应该适合单变量决策树。 在这种情况下，我们使用信息准则构建了具有高斯脱粒和杂质度量的树。 可以通过键入?unitree来切换各种选项。 测验 现在，我们可以做出一些愚蠢的预测（很愚蠢，因为我们用此数据拟合了树）， > p <- u.predict(dt, X) >
【文件预览】：
unitree-master
----images()
--------irisTree.gif(1.74MB)
----man()
--------u.predict.Rd(904B)
--------rf.predict.Rd(1KB)
--------uniforest.Rd(1KB)
--------unitree.Rd(1KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------force.graph.Rd(714B)
----NAMESPACE(31B)
----unitree.Rproj(396B)
----R()
--------purity.R(496B)
--------plot.R(2KB)
--------forest.R(3KB)
--------quickselect.R(487B)
--------tree.R(6KB)
--------thresh.R(981B)
--------.DS_Store(6KB)
--------node.R(4KB)
----DESCRIPTION(452B)
----README.md(2KB)