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R軟體在決策樹的實務應用
作者：
吳明隆、張毓仁
分類：
電腦與網路
／
應用軟體
叢書系列：研究方法
出版社：
五南文化
出版日期：2017/5/25
ISBN：9789571191492
書籍編號：kk0446232
頁數：640
定價：
760
元
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9
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684
元
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作者介紹
書籍目錄
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R軟體在決策樹的實務應用 內容簡介： ●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。 本書特色： ●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。
吳明隆、張毓仁 作者：吳明隆 現職 高雄師範大學師資培育中心教授 學歷 高雄師範大學教育學博士 電子郵件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw 作者：張毓仁 現職 屏東縣國小主任 學歷 中央大學課程與教學所博士
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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