Decision Tree

Regressions- und Klassifikationsbäume.

Optionen

data | object (required): Objekt von Werte-Arrays. Default: none.
y | (string|Factor) (required): Ergebnisvariable. Default: none.
x | (array<(string|Factor)>|string|Factor) (required): eine oder mehrere Prädiktorvariablen. Default: none.
type | string (required): Klassifizierung" für kategorische oder "Regression" für quantitative Ergebnisse. Default: none.
quantitative | array<string> (required): Array von Variablen in Daten, die quantitativ sind. Default: none.
impurityMeasure | string: Verunreinigungsmaß (Gini oder Entropie). Default: 'gini'.
scoreThreshold | number: Score-Schwelle für Split. Default: 0.0075.
maxTreeDepth | number: maximale Baumtiefe. Default: 5.
minItemsCount | number: minimale Anzahl von Beobachtungen in Blattknoten. Default: 50.
onPredict | function: Callback, der beim Klicken auf die Schaltfläche "Vorhersage" mit dem Modellobjekt aufgerufen wird. Default: none.

Beispiele

Live-Editor

<DecisionTree 
    data={heartdisease} 
    type="Classification"
    y="Complications"
    x={[ 'Age', 'Cost', 'Interventions', 'Gender', 'Drugs' ]}
    quantitative={[ 'Age', 'Cost', 'Interventions' ]}
/>

<DecisionTree 
    data={heartdisease} 
    type="Classification"
    y="Complications"
    x={[ 'Age', 'Cost', 'Interventions', 'Gender', 'Drugs' ]}
    quantitative={[ 'Age', 'Cost', 'Interventions' ]}
/>

Ergebnis

ReferenceError: Provider is not defined

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Beispiele​

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