在 R 中基于 Iris 数据集建立决策树：因变量 Species，其他列为自变量，并计算准确率。

Build a decision tree model on ‘Iris’ dataset where the dependent variable is ‘Species,’ and all other columns are independent variables. Find the accuracy of the model built.

题目类型: 技术面试题

这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。

难度: hard

分类: 机器学习实战, 决策树, 模型评估

标签: R, party, ctree, caret, confusion matrix

参考答案摘要

核心答案 使用 party 包中的 ctree 建立决策树模型，并使用 caret 拆分训练/测试集。 library(party) library(caret) split_tag<-createDataPartition(iris$Species, p=0.65, list=F) iris[split_tag,]->train iris[~split_tag,]->test mytree<-c...

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