cross_hyou https://blog.hatena.ne.jp/cross_hyou/ Rで何かをしたり、読書をするブログ https://www.crosshyou.info/ データ分析 www.crosshyou.info の続きです。前回、前々回と線形モデルで予測してみました。80%よりちょっと下の正解率でした。今回は線形モデルでなく、決定木モデルで予測してみます。 まず、トレーニング用のデータフレームとテスト用のデータフレームを用意します。 レシピを作成します。 モデルを作成します。エンジンは、rpartを使いました。 チューニングのパラメータは、cost_complexity(事後剪定の強さ), tree_depth(木の深さ), min_n(ノードの最小データ数)の３つです。 チューニング・グリッドを作成します。grid_regula()でlevels = 4に設定し… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2025%2F12%2F20%2F183451" title="UCI Machine Learning RepositoryのBlood Transfusion Service Centerのデータの分析5 - 決定木モデル(rpart)で予測 - Rで何かをしたり、読書をするブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/cross_hyou/20251220/20251220175034.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2025-12-20 18:34:51 rich https://www.crosshyou.info/entry/2025/12/20/183451 1.0 100%