Rstudio v3.3的决策树

Question

有人知道在RStudiov3.3中构建决策树的最佳包吗？

我想看看一些数据驱动的分割我的数据。我在考虑做查德分析(主要是因为这就是我过去做过的原因)。

我环顾了一下自己，但找不到这个版本最好的包！

Answer 1

“最佳”包实际上取决于您的目标和数据。

我遇到的几个树/森林包：

1. randomForest --原算法的一个实现
2. ranger -一个灵活的实现，旨在运行高维数据(我个人最喜欢的森林包)
3. party's树/林函数-条件推理树/林
4. rpart

这些包中有一些集中在森林而不是树上；您可以通过提供适当的参数来强制林算法构建树。