決策樹是以樹的形式表示選擇及其結果的圖形，圖中的節點表示事件或選擇，並且圖形的邊緣表示決策規則或條件。

它主要用於使用R的機器學習和資料探勘應用程式。

使用決策的例子我們可以看下。

將接收的郵件預測是否為垃圾郵件，根據這些資訊中的因素，預測腫瘤是癌症或預測貸款作為良好或不良的信用風險。

通常，使用觀察資料也稱為訓練資料建立模型，然後使用一組驗證資料來驗證和改進模型。

R具有用於建立和視覺化決策樹的包，對於新的預測變數，我們使用該模型來確定資料的類別(是/否，垃圾郵件/非垃圾郵件)，在R中，R包“party”用於建立決策樹，並且，包“party”中包含用於建立和分析決策樹的ctree()函式，來看下語法：

ctree(formula, data)

引數描述如下：

• formula - 是描述預測變數和響應變數的公式。
• data - 是使用的資料集的名稱。

我們可以使用一個名為readingSkills的R內建資料集建立一個決策樹，大意就是，如果要知道變數："age","shoesize","score"以及該人員是否是母語者，則描述某人員的閱讀技能的得分，先來看下資料集：

# Load the party package. It will automatically load other dependent packages.
library("party")

# Print some records from data set readingSkills.
print(head(readingSkills))
 

輸出結果為：

  nativeSpeaker age shoeSize    score
1           yes   5 24.83189 32.29385
2           yes   6 25.95238 36.63105
3            no  11 30.42170 49.60593
4           yes   7 28.66450 40.28456
5           yes  11 31.88207 55.46085
6           yes  10 30.07843 52.83124

接下來，我們就要使用ctree()函式建立決策樹並檢視其生成的圖表，如下：

# Load the party package. It will automatically load other dependent packages.
library(party)

# Create the input data frame.
input.dat <- readingSkills[c(1:105),]

# Give the chart file a name.
png(file = "decision_tree.png")

# Create the tree.
  output.tree <- ctree(
  nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score, 
  data = input.dat)

# Plot the tree.
plot(output.tree)

# Save the file.
dev.off()

輸出的結果如下：

null device 
          1 
Loading required package: methods
Loading required package: grid
Loading required package: mvtnorm
Loading required package: modeltools
Loading required package: stats4
Loading required package: strucchange
Loading required package: zoo

Attaching package: ‘zoo’

The following objects are masked from ‘package:base’:

    as.Date, as.Date.numeric

Loading required package: sandwich

產生的圖片如下：

從上面所示的決策樹，我們可以得出結論：任何閱讀技巧(readingSkills)評分小於38.3，年齡超過6歲的人不是本地(使用母語)演講者。

好啦，本次記錄就到這裡了。

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