Decision Tree Classifier for Beginners in R

提供:
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Understand the concept of the decision tree algorithm

Build decision tree models

Evaluate the performance of the model

2 hours
初級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
英語
デスクトップのみ

Welcome to this project-based course Decision Tree Classifier for Beginners in R. This is a hands-on project that introduces beginners to the world of statistical modeling. In this project, you will learn how to build decision tree models using the tree and rpart libraries in R. We will start this hands-on project by importing the Sonar data into R and exploring the dataset. By the end of this 2-hour long project, you will understand the basic intuition behind the decision tree algorithm and how it works. To build the model, we will divide or partition the data into the training and testing data set. Finally, you will learn how to evaluate the model’s performance using metrics like Accuracy, Sensitivity, Specificity, F1-Score, and so on. By extension, you will learn how to save the trained model on your local system. Although you do not need to be a data analyst expert or data scientist to succeed in this guided project, it requires a basic knowledge of using R, especially writing R syntaxes. Therefore, to complete this project, you must have prior experience with using R. If you are not familiar with working with using R, please go ahead to complete my previous project titled: “Getting Started with R”. It will hand you the needed knowledge to go ahead with this project on Decision Tree. However, if you are comfortable with working with R, please join me on this beautiful ride! Let’s get our hands dirty!

あなたが開発するスキル

  • Predictive Modelling

  • Decision Tree

  • Machine Learning

  • Statistical Classification

  • Accuracy And Precision

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Getting Started

  2. Import Required Packages

  3. Import and Explore Dataset

  4. Create Train and Test Sets

  5. Train the decision tree model

  6. Evaluating Model Performance

  7. Wrap up

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。

ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。

ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。

ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。

ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する

ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。

ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。

ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。

はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。

分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。