R軟體在決策樹的實務應用

吳明隆、張毓仁

R軟體在決策樹的實務應用
  • 出版商: 五南
  • 出版日期: 2017-05-25
  • 定價: $760
  • 售價: 9.5 折 $722
  • 貴賓價: 9.0 折 $684
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 640
  • ISBN: 9571191493
  • ISBN-13: 9789571191492
  • 相關分類: R 語言、Data-mining、Machine Learning

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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。

－－－－－－－－－－
　　《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

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