ナバ
こんにちは！
IT企業でデータ分析をしています、ナバです。
この記事では、決定木モデルの分類ルールセットを編集する方法をご紹介します。
決定木でテストデータの予測を行う前に、訓練データから派生した分類ルールセットを編集したい場合に役立ちます。
RのC50でルールセットを編集する
Rには決定木のパッケージが多数あります。
パッケージ「C50」であれば、下記の手順によって、ユーザーが編集したルールセットを予測に適用できます。
【編集したルールセットを予測に適用する手順】
①訓練データから派生したルールセットをファイル出力
②ファイル内のルールセットを編集
③編集済みのルールセットをRにインポートして予測
以下、サンプルコードです。
install.packages("C50")
library(C50)
data(churn) #顧客離れのデータ
ruleModel <- C5.0(churn ~ ., data = churnTrain, rules = TRUE) #訓練データでルールセット構築
summary(ruleModel) #ルールセットを表示
ruleText = ruleModel$rules #ルールセットをオブジェクトに格納
write(ruleText, file="ruleText.txt") #ファイル出力（ファイル上でルールセット編集）
ruleModel$rules = "" #ルールを空にする
ruleText = paste(readLines("ruleText.txt"),collapse="\n") #編集済みルールセットをインポート
ruleModel$rules=ruleText #新しいルールセットを決定木モデルに適用
predict(ruleModel,newdata=churnTest) #新しいルールセットによる予測
ルールセットの見方は以下の通りです。
決定木についてもっと詳しく知りたい方はこちら！
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