R軟體在決策樹的實務應用

吳明隆、張毓仁

  • 出版商: 五南
  • 出版日期: 2017-05-25
  • 售價: $760
  • 貴賓價: 9.5$722
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 640
  • ISBN: 9571191493
  • ISBN-13: 9789571191492

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商品描述

●從使用者觀點出發,實務的角度論述,有系統地介紹R軟體在資料探勘預測分類的實務應用。
●內容詳細介紹不同套件函數在決策樹的使用方法、模型效度檢定法,決策樹與複迴歸分析、邏輯斯分析與區別分析的綜合應用。
●搭配範例解說,讓學習更能事半功倍。
●書籍內容適合大專院校學生、研究生,更適合對R軟體統計分析有興趣的研究者。

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  《R軟體在決策樹的實務應用》為R軟體統計分析系列叢書之三,其內容接續《R軟體統計應用分析實務》、《R軟體統計進階分析實務》二本專書。書籍內容以使用者為導向的論述表達,詳細介紹R軟體在迴歸樹與預測分類的實務應用,內容兼顧理論與實務、函數與語法說明、統計方法使用與結果解析。內容所述可讓讀者快速熟悉R軟體在資料探勘之決策樹的使用,熟悉R軟體套件函數在預測分類的實務應用與知悉R軟體相關函數的功能。本書可作為統計相關課程的參考用書或資料處理的工具書。

目錄大綱

序言
Chapter 01 決策樹概論

Chapter 02 套件{rpart}函數rpart ( )
 壹、rpart ( )函數
 貳、函數rpart.control ( )
 參、輸出函數
 肆、資料框架物件

Chapter 03 迴歸樹
 壹、迴歸樹模型建構
  一、函數rpart ( )—建構迴歸樹模型
  二、葉節點參數估計值
  三、函數printcp ( )—輸出複雜度參數
  四、函數post ( )—繪製迴歸樹圖形
  五、函數rpart ( )引數參數的範例
  六、函數labels ( )與函數path.rpart ( )的應用
  七、函數rsq.rpart ( )—繪製差異分支漸進R平方圖
 貳、適配迴歸樹模型殘差
 參、套件{ggplot2}函數ggplot ( )的繪圖應用
 肆、迴歸樹的修剪
 伍、解釋變數為因子變數

Chapter 04 分類樹
 壹、反應變數為三分類別變數
  一、建構分類樹模型
  二、繪製分類樹圖形
  三、分類樹的殘差值
  四、分類樹的分類路徑
  五、分類樹的剪裁
  六、分類樹的預測
 貳、反應變數為二分類別變數
  一、分類樹模型建構
  二、分類樹分割路徑
  三、分類樹圖形
  四、分類樹殘差值
  五、不同引數界定的分類樹

Chapter 05 決策樹的圖形繪製
 壹、函數rpart.plot ( )
 貳、函數prp ( )
  一、繪製圖形基本引數
  二、節點標記調整的引數
  三、控制分支標記的引數
  四、調整樹分支線的引數
 參、繪圖函數應用
 肆、解釋變數為因子變數的決策樹圖形繪製
 伍、圖形決策樹的修剪
 陸、套件{plotmo}函數plotmo ( )的應用

Chapter 06 複核效度驗證
 壹、預測分類函數
 貳、資料檔的分割預測
  一、系統抽樣切割資料檔
  二、隨機抽樣切割資料檔
  三、分層隨機抽樣切割資料檔
 參、反應變數為三分類別變數
  一、單一效度檢定
  二、平均效度檢定
 肆、分層隨機抽樣函數

Chapter 07 k疊交互驗證法
 壹、六疊效度驗證法
  一、採用系統抽樣法
  二、採用隨機抽樣法
 貳、連續變數之分類樹的應用
  一、分類樹模型建構
  二、分類樹模型效度檢定
 參、十疊交互驗證法

Chapter 08 套件{evtree}的函數應用
 壹、函數evtree ( )語法
 貳、函數應用
  一、迴歸樹
  二、分類樹
  三、反應變數為多分類別變數
 參、套件{evtree}函數predict ( )
  一、分層隨機抽樣
  二、系統抽樣 (有排序)
  三、系統抽樣 (未排序)
  四、大樣本決策樹的應用

Chapter 09 套件{partykit}的函數應用
 壹、ctree ( )函數
 貳、函數應用—迴歸樹
  一、決策樹模型建構
  二、分類準則設定
  三、葉節點的差異比較
 參、繪製決策樹圖函數plot ( )
 肆、函數lmtree ( )與glmtree ( )
  一、函數lmtree ( )的應用
  二、函數glmtree ( )的應用
 伍、分類樹的應用
  一、適配分類樹模型I建構
  二、繪製適配分類樹圖
  三、適配分類樹模型II建構與繪製
 陸、大樣本的應用
  一、適配迴歸樹模型
  二、適配分類樹模型
 柒、預測函數predict ( )

Chapter 10 套件{RWeka}與套件{tree}的函數應用
 壹、套件{RWeka}函數J48 ( )函數
  一、函數J48 ( )語法
  二、函數應用
  三、效度檢定
 貳、套件{tree}函數tree ( )
 參、顯著性與決策樹關係
  一、相關與迴歸樹
  二、差異與分類樹

Chapter 11 複迴歸與迴歸樹
 壹、基本套件lm ( )的函數應用
 貳、套件{Blossom}函數ols ( )與lad ( )的應用
  一、函數ols ( )
  二、函數lad ( )
 參、套件{psych}函數setCor ( )的應用
 肆、套件{rms}函數ols ( )的應用
 伍、迴歸樹
  一、套件{GGally}相關矩陣圖函數
  二、迴歸樹模型
  三、解釋變數重要性檢核
  四、迴歸樹預測效度

Chapter 12 邏輯斯迴歸分析與分類樹
 壹、邏輯斯迴歸分析
  一、資料框架物件解析
  二、套件{radiant}函數logistic ( )的應用
  三、套件{rms}函數lrm ( )的應用
 貳、分類樹
  一、套件{rpart}函數rpart ( )
  二、套件{partykit}函數ctree ( )
  三、套件{evtree}函數evtree ( )
 參、套件{C50}函數C5.0 ( )的應用
 肆、拔靴法分類樹
 伍、套件{rpartScore}函數rpartScore ( )的應用

Chapter 13 區別分析與分類樹
 壹、區別分析
  一、套件{DiscriMiner}函數應用
  二、套件{mda}函數fda ( )
  三、套件{MASS}函數lda ( )
  四、區別分析效度檢定
 貳、分類樹
  一、套件{rpart}函數rpart ( )
  二、套件{partykit}函數ctree ( )
  三、套件{evtree}函數evtree ( )
  四、套件{Rweka}函數J48 ( )
  五、套件{C50}函數C5.0 ( )

Chapter 14 函數與流程控制
 壹、自訂函數
 貳、迴圈(loop)
 參、邏輯條件判別
 肆、統計分析的應用
  一、相關矩陣
  二、t檢定的應用
  三、單因子變異數分析的應用
 伍、決策樹的應用
 陸、決策樹向度變數

Chapter 15 RStudio整合發展環境
 壹、RStudio整合開發環境界面與專案
 貳、智慧型自動完成指令
 參、編輯器語法指令的執行
 肆、各種選項的設定
 伍、套件安裝與載入
 陸、外部資料檔匯入