【r决策树案例分析,spss决策树案例分析】06决策Tree-案例1-虹膜数据分类，卡方检验这次案例还是用虹膜数据分类数据 。如何用R软件建立决策树模型？此外，许多增强算法在分类过程中对假阳性分类错误和假阴性分类错误的权重处理不同，即它们具有对称的损失函数，这也是它们的局限性，87-预测分析-R语言实现-集成模型集成模型方法:1 ， 将同一个数据集的不同样本(可以通过带返回的采样来创建)装袋来训练同一个模型的多个版本，然后这些模型会对新的观测数据进行投票，根据问题的类型做出一个平均值或多数决策 。
1、87-预测 分析-R语言实现-集成模型集成模型法:1 。将同一个数据集的不同样本(可以通过带返回的采样来创建)装袋来训练同一个模型的多个版本，然后这些模型会对新的观测数据进行投票，根据问题的类型进行平均或多数决策 。对非线性模型进行装袋是有意义的，因为装袋过程是对生成的模型进行一次平均(线性运算) ， 所以对线性回归不会有任何改善，因为它并没有增加模型的表达能力 。
2.增强一系列模型的训练，对未正确分类或与其预测值相差较大的观测数据赋予权重，以增强后续训练模型，并给予其优先权 。默认情况下，增强会使用所有的训练数据 ， 并在没有任何惩罚或收缩标准的情况下，尝试一步一步地纠正自己的错误(虽然要训练的单个模型可以自行正则化)，因此增强有时会过拟合 。此外 ， 许多增强算法在分类过程中对假阳性分类错误和假阴性分类错误的权重处理不同，即它们具有对称的损失函数，这也是它们的局限性 。
2、如何利用R软件建立 决策树模型?你需要的是一个编译器 ， 比如TurboC ， MSC，或者VC等 。你写的C代码只是一个源程序，需要用C编译器编译成可执行的EXE文件 。C编译器有很多，上面提到的比较常用 。至于编译器的使用，你得去查用户手册 。一般来说，编译器都有一个IDE集成编程环境 ， 可以作为程序的编辑器(不要混淆编辑器和编译器，编辑器是可以输入源代码的软件工具，比如记事本就是最简单的编辑器 ， 编译器是编译特定语言源代码的软件) 。然后通常有一个编译按钮(或编译命令) 。在编译时，编译器会检查你的源代码中是否有语法错误 。如果没有错误，它还会使用链接工具将您的程序链接到一个可执行的Exe文件中 。此时，您的源程序将变成一个可运行的程序 。
3、06 决策树- 案例一-鸢尾花数据分类、卡方检验这次案例还是用虹膜数据来分类数据 。数据路径:/data/iris.data数据格式:数据解释:1，介绍头文件feature_selection是包feature_selection中用于特征选择的方法 ， 帮助我们在k个最佳特征feature_selection chi2卡方检验中选择方法，也就是说使用chi2方法帮助我们在选择中选择最佳的k个最佳特征 。
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