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。前回は lm() 関数を使って、線形モデルで重回帰分析をしました。R-squared は 0.22 ということで残念ながら線形モデルでは、所見率は上手く説明できないようでした。そこで今回は決定木モデルを使ってみます。 はじめに rpart パッケージ、rpart.plot パッケージの読み込みをします。 モデルを作成します。 cp の確認をします。 cp = 0.01 のときが一番、xerror が小さくなります。 最適な cp を保存して、この cp で木の選定をします。 作成した決定木をグラフにします。 一番左の枝に注目すると、log_ju… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2026%2F04%2F19%2F095855" title="都道府県別の定期健康診断結果報告のデータの分析6 - 決定木モデルでの回帰分析 - 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/20260419/20260419093224.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2026-04-19 09:58:55 rich https://www.crosshyou.info/entry/2026/04/19/095855 1.0 100%