Willkommen zu diesem projektbasierten Kurs Entscheidungsbaum-Klassifikator für Anfänger in R. Dies ist ein praktisches Projekt, das Anfänger in die Welt der statistischen Modellierung einführt. In diesem Projekt lernen Sie, wie man mit den Bibliotheken tree und rpart in R Entscheidungsbaum-Modelle erstellt. Wir beginnen dieses praktische Projekt, indem wir die Sonar-Daten in R importieren und den Datensatz untersuchen. Am Ende dieses 2-stündigen Projekts werden Sie die grundlegende Intuition hinter dem Entscheidungsbaum-Algorithmus und seine Funktionsweise verstehen. Um das Modell zu erstellen, werden wir die Daten in einen Trainings- und einen Testdatensatz aufteilen oder partitionieren. Schließlich lernen Sie, wie Sie die Leistung des Modells anhand von Metriken wie Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, F1-Score usw. bewerten können. Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie das trainierte Modell auf Ihrem lokalen System speichern können. Obwohl Sie kein Datenanalytiker oder Datenwissenschaftler sein müssen, um dieses geführte Projekt erfolgreich durchzuführen, erfordert es Grundkenntnisse in der Verwendung von R, insbesondere im Schreiben von R-Syntaxen. Um dieses Projekt abzuschließen, müssen Sie daher bereits Erfahrung im Umgang mit R haben. Wenn Sie mit der Arbeit mit R nicht vertraut sind, sollten Sie mein vorheriges Projekt mit dem Titel "Erste Schritte mit R" abschließen. Es wird Ihnen das nötige Wissen vermitteln, um mit diesem Projekt über Entscheidungsbäume fortzufahren. Wenn Sie jedoch mit R vertraut sind, sollten Sie mich auf diesem schönen Ritt begleiten! Machen wir uns die Hände schmutzig!