05.의사결정트리(Decision Tree) in R (2)

05.의사결정트리(Decision Tree) in R (2) 

iris 데이터 셋을 이용하여, Training Set과 Test Set을 생성한 뒤, Training Set으로 분류모델을 생성하고,  Test Set을 이용하여 분류모델을 평가 해보겠습니다.

먼저 전체 소스입니다.

다음은 iris_ctree결과입니다.

결과를 보시면 Species결정에 Petal.Length와 Petal.Width가 중요한 변수라는걸 알 수 있습니다.

다음은 Iris_ctree를 시각화한 그림입니다.

 

다음은 stats패키지에서 제공하는 predict()함수로 정확도를 구하는 방법입니다.

pred <- predict(iris_ctree,Test_set) 를 통하여 예측치를 구한뒤

table(pred,Test_set$Species)로 혼돈 매트릭스를 생성한뒤 정확도를 계산합니다.

저의 경우에는 97.8%의 정확도가 나왔으며, sample에 따라 결과의 차이는 약간 있을수 있습니다.

set.seed()를 사용하면 매번 동일결과를 얻을 수 있습니다.