UCI Machine Learning Repository の Seoul Bike Sharing Demand のデータの分析4 - rpart で決定木モデルで予測
www.crosshyou.info の続きです。今回は rpart ライブラリを使い、決定木モデルで予測してみましょう。 まず、必要なパッケージを読み込みます。 rpart() 関数で決定木モデルを作ります。今回は、数値データを予測するモデルなので、method = "anova" という設定をします。 control = rpart.control(cp = 0.001, minsplit …
