基于R语言rpart包与party包的分类树建模研究

目的比较R语言中rpart包与party包所构建决策树的不同。两个不同的包所构建的模型可推广应用于其他领域的决策树分类问题。实验过程中涉及的数据预处理、分类树建模、模型可视化、测试的思路与方法,也可借鉴应用于其他领域的分类树建模预测工作。方法对R语言内置数据集iris应用分类回归树(classification and regression tree,CART)方法与条件推断决策树,并运用R语言实现并建立决策树模型。结果 rpart包所得决策树模型与party包所得决策树模型在预测iris测试集的准确率均为96.7%。结论 rpart包所得到的决策树与party包所得到的决策树在对iris测试集的预测效果上无差异。