R语言与决策树（入门）

           决策树作为最简单数据挖掘的方法之一，浅显易懂。下面是做决策树的代码。

          数据来源https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/servo/

      servo = read.table("servo.txt" , header = T ,sep = ",")      head(servo)      library(rpart)      library(rpart.plot)      ###决策树      a = rpart(class~.,servo)      ###细节      a      summary(a)      ###树的可视化      rpart.plot(a,type = 4,digits = 2,box.palette="blue" )

           结果分析：

          （1）

这是数据集的一些变量，用以做分类。

（2）

          决策树的一些细节  。n=167，说明该决策树有167个观察值；root为根节点；1）后面数据一次为  观察值个数，偏差，均值；

         2），12），13）等后面加*的，表明该节点为终结点。

（3）

          决策树图可以显而易见的得出结论树图。