membangun decision trees dengan menggunakan_nurul qamariyah

4
Tugas Responsi Data Mining Nurul Qamariyah Pertemuan Ke-3 G651140301 Tanggal, 05 Maret 2015 MEMBANGUN DECISION TREES DENGAN MENGGUNAKAN DATA ORCHARDSPRAYS Decision Trees dengan Package Party Perintah > str() digunakan untuk mengukur jumlah data dan variabel yang diperoleh dalam data OrchardSprays. Data diatas menyatakan bahwa data OrchardSprays dengan class data.frame terdiri dari 4 variabel dimana setiap variabel terdiri dari 64 data observasi. Empat variabel tersebut adalah decrease, rowpos, colpos dan treatment. Menentukan nilai secara acak > set.seed(1234) Perintah untuk menentukan bagaimana penghasil bilangan acak harus diinisialisasi (seeded) sehingga mendapatkan hasil yang tetap walaupun program dijalankan terus menerus. Apabila tidak terdapatnya fungsi set.seed didalam melakukan simulasi, maka hasil akan berubah terus menerus setiap kali program dijalankan. > trainData <- OrchardSprays[ind==1,] > testData <- OrchardSprays[ind==2,] 1 > str(OrchardSprays) 'data.frame': 64 obs. of 4 variables: $ decrease : num 57 95 8 69 92 90 15 2 84 6 ... $ rowpos : num 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 ... $ colpos : num 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ...

Upload: nurul-qamariyah

Post on 16-Aug-2015

214 views

Category:

Documents


2 download

DESCRIPTION

Decision Trees

TRANSCRIPT

Tugas Responsi Data MiningNuru Oamaryah Pertemuan Ke-3G651140301Tanggal, 05 Maret 2015MEMBANGUN DECISION TREES DENGAN MENGGUNAKAN DATA ORCHARDSPRAYSDecision Trees dengan Package PartyPerintah > str() digunakan untuk mengukur jumlah data dan aria!el "ang diperoleh dalamdata #r$hard%pra"s&Datadiatasmen"atakan!ah'adata#r$hard%pra"sdengan$lassdata&(rameterdiri dari )aria!el dimana setiap aria!el terdiri dari *) data o!serasi& +mpat aria!el terse!ut adalahde$rease, ro'pos, $olpos dan treatment&Menentukan nilai se$ara a$ak> set.seed(1234)Perintah untuk menentukan !agaimana penghasil !ilangan a$ak harus diinisialisasi ,seeded-sehingga mendapatkan hasil "ang tetap 'alaupun program dijalankan terus menerus& .pa!ilatidak terdapatn"a (ungsi set&seed didalam melakukan simulasi, maka hasil akan !eru!ah terusmenerus setiap kali program dijalankan& > tranData testData brary(party)Loadng requred package: grdLoadng requred package: mvtnormLoadng requred package: modetoosLoadng requred package: stats4Loadng requred package: strucchangeLoadng requred package: zooAttachng package: zooThe foowng ob|ects are masked from package:base:as.Date, as.Date.numercLoadng requred package: sandwch1> str(OrchardSprays)'data.frame': 64 obs. of4 varabes: $ decrease : num57 95 8 69 92 90 15 2 84 6 ... $ rowpos : num1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 ... $ copos : num1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ... $ treatment: Factor w/ 8 eves "A","B","C","D",..: 4 5 2 8 7 6 3 1 3 2 ...Tugas Responsi Data MiningNuru Oamaryah Pertemuan Ke-3G651140301Tanggal, 05 Maret 2015> myFormua OrchardSprays_ctree # check the predcton> tabe(predct(OrchardSprays_ctree), tranData$Speces)> prnt(OrchardSprays_ctree) Condtona nference tree wth 3 termna nodesResponse:treatment Inputs:decrease, rowpos, copos Number of observatons:50 1) decrease 103) decrease 205)*weghts = 33 > pot(OrchardSprays_ctree)pot(OrchardSprays_ctree, type="smpe")2Tugas Responsi Data MiningNuru Oamaryah Pertemuan Ke-3G651140301Tanggal, 05 Maret 2015> # predct on test data> testPred tabe(testPred, testData$treatment)

testPred A B C D E F G H A 0 0 0 0 0 0 0 0 B 4 0 1 0 0 0 0 0 C 0 1 0 0 0 1 0 0 D 0 0 0 0 0 0 0 0 E 0 0 0 0 0 2 3 2 F 0 0 0 0 0 0 0 0 G 0 0 0 0 0 0 0 0 H 0 0 0 0 0 0 0 03