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R軟體在決策樹的實務應用

R軟體在決策樹的實務應用

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9789571191492
吳明隆
五南
2017年5月25日
253.00  元
HK$ 240.35  

 $12.65





ISBN:9789571191492
  • 規格:平裝 / 640頁 / 19 x 25.6 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 商業理財 > 會計/統計 > 統計軟體分析











      ●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。





    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





    序言



      《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》二本專書內容。由於「R軟體」(R語言)可以下載開放原始碼與免費,已成為量化統計分析的主流軟體之一,R軟體安裝簡易,軟體安裝字型可以選取適合研究者專屬的語言類型,外掛套件之函數功能幾乎包括所有統計學介紹的內涵。R軟體強大的統計分析功能、可以進行各種函數運算、有多元的繪圖功能,同時具備計算與繪圖環境的語言,有立即互動模式視窗、也有可以編寫一系列語法指令的「R編輯器」視窗。R軟體結合繪圖、數理統計、計算等特性,研究者除可直接使用內定函數進行統計分析與繪製圖形外,也可以自行撰寫語法指令列進行快速的分析程序。



      本書從使用者觀點出發,從實務的角度論述,聚焦於預測分類程序方法的統計應用。資料探勘(data mining)數據分析中,一個重要的統計法為「決策樹」(decision tree),根據反應變數屬性的不同,決策樹模型又分為「迴歸樹」(regression tree)與「分類樹」(classification),決策樹主要功能在於預測分類,各章節的實務論述中,也介紹R軟體相關函數的應用與語法功能。



      本書內容詳細介紹R軟體各種套件函數在決策樹的應用分析,完整說明對應函數預測分類的使用語法指令,決策樹圖形繪製函數的解析與應用,如何分割資料檔以訓練樣本建構決策樹模型,如何以建構決策樹模型對測試樣本進行預測分類之效度檢定,各種決策樹模型的效度檢驗法等。此外,為讓讀者對數據資料的預測分類有進一步的瞭解,最後以範例解說複迴歸分析與迴歸樹的綜合應用、邏輯斯迴歸與分類樹的綜合應用、區別分析與分類樹的綜合應用等。



      本書得以順利出版,要感謝五南圖書公司的鼎力支持與協助,尤其是侯家嵐主編與劉祐融責編的行政支援與幫忙。作者於本書的撰寫期間雖然十分投入用心,但恐有能力不及或論述未周詳之處,這些疏漏或錯誤的內容,盼請讀者、各方先進或專家學者不吝斧正。


    吳明隆、張毓仁 謹識

    2017 年 2 月




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