(R1)제14강(3.1)의사결정나무 - 데이터(iris), 패키지(rpart)

가장 많이 알려져 있는 데이터인 붓꽃 데이터(iris)를 이용하여 의사결정트리를 실행합니다.

사용되는 패키지는 {rpart} 이고, 사용되는 함수도 rpart()입니다.

뒷부분에 모형 평가를 위해 패키지 caret 사용법을 추가했습니다.

 

1. 의사결정나무 실행 - 패키지 rpart 이용

 

install.packages("rpart")  # 패키지  rpart 설치

library(rpart)                # 패키지 rpart 로딩

rpart(Species ~., data=iris)  # 종속변수 붓꽃의 종류 Species로 하고, 나머지 변수로 의사결정모형을 실행

 

plot(model_rpa,compress=T,margin=0.2)   # 의사결정모형의 결과를 Plot

text(model_rpa, cex=1.5)

# [[ 해석 ]]

꽃받침의 길이가 2.45. 보다 작은 것: (50개 있는데 : Setosa 50개 )

 

꽃받침의 길이가 2.45. 보다 큰 것 중에서

꽃잎의 길이가 1.75보다 작으면 versicolor

꽃잎의 길이가 1.75보다 크면 virginica

 

post(model_rpa,file="")