【R言語】決定木分析

rpart関数で決定木分析

機械学習には二つの目的があると思っている。

1. 予測
2. 要因分析（推測）

製造業では後者の要因分析が目的になることが多いと考える。
だって技術者としては何がどのようにどれくらい影響を及ぼしているか
メカニズムを解明したいでしょ？

#決定木
install.packages("rpart")
install.packages("rpart.plot")
install.packages("partykit")
install.packages("rattle")

library(rpart)
library(rpart.plot)
library(partykit)

rpart_acs <- rpart(Income ~ NumWorkers + FoodStamp + OwnRent + NumVehicles + 
                     NumChildren + Insurance + NumRooms, data = acs, method = "class")

rpart.plot(rpart_acs, type = 1, uniform = TRUE, extra = 1, under = 1, faclen = 0)

rpart.plotの引用は下記を参考にしてください。
https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/Chap_19/19.html

フルモデルから決定木分析をしてみる

#フルモデルから決定木分析をしてみる
#fancyRpartPlotで可視化してみる
library(rattle)
rpart_acs_full<- rpart(Income ~ .- FamilyIncome, data = acs, method = "class")
fancyRpartPlot(rpart_acs_full,sub="")

fullmodelから決定木分析

・考察
スッテプワイズ法で絞り込んだ変数が選ばれている。
Incomeがyesとなる主要因はFoodStampであることがわかる。