决策树是以树的形式表示选择及其结果的图。图中的节点表示事件或选择，并且图的边缘表示决策规则或条件。它主要用于使用R的机器学习和数据挖掘应用程序。

决策树的使用的例子是 - 预测电子邮件是垃圾邮件或非垃圾邮件，预测肿瘤癌变，或者基于这些因素预测贷款的信用风险。通常，使用观测数据（也称为训练数据）来创建模型。然后使用一组验证数据来验证和改进模型。 R具有用于创建和可视化决策树的包。对于新的预测变量集合，我们使用此模型来确定R包“party”用于创建决策树。

安装R语言包

在R语言控制台中使用以下命令安装软件包。您还必须安装相关软件包（如果有）。

install.packages("party")

“party”包具有用于创建和分析决策树的函数ctree()。

语法

在R中创建决策树的基本语法是 -

ctree(formula, data)

以下是所使用的参数的描述 - 

• formula是描述预测变量和响应变量的公式。

• data是所使用的数据集的名称。

输入数据

我们将使用名为readingSkills的R内置数据集来创建决策树。 它描述了某人的readingSkills的分数，如果我们知道变量“年龄”，“shoesize”，“分数”，以及该人是否为母语者。

这里是示例数据。

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

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

当我们执行上面的代码，它产生以下结果及图表 -

  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
Loading required package: methods
Loading required package: grid
...............................
...............................

例

我们将使用ctree()函数创建决策树并查看其图形。

# 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()

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

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

结论

从上面显示的决策树，我们可以得出结论，其readingSkills分数低于38.3和年龄超过6的人不是一个母语者。