② 의사 결정 나무 분석
먼저 의사 결정 나무 분석에 사용할 패키지와 함수를 알아보겠습니다. 정리하면 다음 표와 같습니다.
표 9-2 | 의사 결정 나무 분석을 하는 데 필요한 설치 패키지들
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패키지 |
함수 |
설명 |
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caret |
예측 모델과 머신 러닝을 위한 다양한 함수를 제공하는 패키지 |
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createDataPartition() |
훈련과 실험 등으로 데이터셋을 나누는 함수 |
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e1071 |
confusionMatrix() |
예측 통계를 사용하여 관측 값들의 교차표를 생성하고 모델 정확도와 각종 지표를 계산하는 함수 |
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rpart |
의사 결정 나무를 만드는 패키지 |
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rattle |
데이터 마이닝 패키지, GUI 환경 제공 |
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fancyRpartPlot() |
rpart 의사 결정 나무를 깔끔하고 풍부하게 그리는 함수 |
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stat |
predict() |
모델을 예측하는 함수 |
이 패키지들을 사용해서 의사 결정 나무 분석을 진행하겠습니다.