【R语言】如何用R语言构建决策树模型？

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要用R语言构建决策树模型，可以使用rpart包。下面是使用内置的肝炎数据集 hepatitis为例用rpart包构建决策树模型的步骤：

1. 加载数据集hepatitis

2. 数据预处理

hepatitis数据集中有一些缺失值，需要进行处理。这里采用的方法是使用平均值填充缺失值。

3. 分割数据集

将数据集分成两个部分，一个用于训练模型，一个用于测试模型。这里将80%的数据用于训练模型，剩下的20%用于测试模型。

4. 构建模型

使用rpart包的rpart()函数构建决策树模型。参数formula用于指定模型公式，data用于指定训练数据集。

5. 可视化决策树

使用plot()函数可视化构建好的决策树。

6. 模型评估

使用测试数据集test评估模型的准确性。

最后的输出结果类似于：

其中，准确度为0.45，前面的混淆矩阵也展示了预测的真假情况。

完整代码如下：

注：在实际使用中，需要根据数据集的特点调整代码中的参数和函数。

希望对你有所帮助！

我是一个医学出身的科研论文up主

毕业于国内某985医学院，擅长临床数据的分析及绘图

曾多次参与国自然面上项目

擅长统计分析、Excel、R语言、绘图与修图、Endnote文献管理及ppt制作等

希望能够帮助正在忙于毕业被论文和绘图折磨的焦头烂额的你