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2019-01-31 阅读量: 824
R语言构建分类回归树

回归决策树:用于预测定量数据,响应预测值取它所属的叶节点内训练集的平均响应值。

构造过程:特征选择→决策树的生成→决策树的剪枝

回归树RSS作为确定分割点的准则

#####回归树####
library(MASS)
data("Boston")
set.seed(1)
train=sample(1:nrow(Boston),nrow(Boston)/2)
tree.boston=tree(medv~.,Boston,subset=train) #房价中位数
plot(tree.boston)
text(tree.boston,pretty=0)

cv.boston=cv.tree(tree.boston)
plot(cv.bostonsize,cv.bostondev,type="b")

prune.boston=prune.tree(tree.boston,best=5)
plot(prune.boston)
text(prune.boston,pretty=0)

yhat=predict(tree.boston,newdata = Boston[-train,])
boston.test=Boston[-train,"medv"]
plot(yhat,boston.test)
abline(0,1)
mean((yhat-boston.test)^2)  #25
0.0000
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