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    序言
    Chapter 01 決策樹概論

    Chapter 02 套件{rpart}函數rpart ( )
    壹、rpart ( )函數
    貳、函數rpart.control ( )
    參、輸出函數
    肆、資料框架物件

    Chapter 03 迴歸樹
    壹、迴歸樹模型建構
    一、函數rpart ( )—建構迴歸樹模型
    二、葉節點參數估計值
    三、函數printcp ( )—輸出複雜度參數
    四、函數post ( )—繪製迴歸樹圖形
    五、函數rpart ( )引數參數的範例
    六、函數labels ( )與函數path.rpart ( )的應用
    七、函數rsq.rpart ( )—繪製差異分支漸進R平方圖
    貳、適配迴歸樹模型殘差
    參、套件{ggplot2}函數ggplot ( )的繪圖應用
    肆、迴歸樹的修剪
    伍、解釋變數為因子變數

    Chapter 04 分類樹
    壹、反應變數為三分類別變數
    一、建構分類樹模型
    二、繪製分類樹圖形
    三、分類樹的殘差值
    四、分類樹的分類路徑
    五、分類樹的剪裁
    六、分類樹的預測
    貳、反應變數為二分類別變數
    一、分類樹模型建構
    二、分類樹分割路徑
    三、分類樹圖形
    四、分類樹殘差值
    五、不同引數界定的分類樹

    Chapter 05 決策樹的圖形繪製
    壹、函數rpart.plot ( )
    貳、函數prp ( )
    一、繪製圖形基本引數
    二、節點標記調整的引數
    三、控制分支標記的引數
    四、調整樹分支線的引數
    參、繪圖函數應用
    肆、解釋變數為因子變數的決策樹圖形繪製
    伍、圖形決策樹的修剪
    陸、套件{plotmo}函數plotmo ( )的應用

    Chapter 06 複核效度驗證
    壹、預測分類函數
    貳、資料檔的分割預測
    一、系統抽樣切割資料檔
    二、隨機抽樣切割資料檔
    三、分層隨機抽樣切割資料檔
    參、反應變數為三分類別變數
    一、單一效度檢定
    二、平均效度檢定
    肆、分層隨機抽樣函數

    Chapter 07 k疊交互驗證法
    壹、六疊效度驗證法
    一、採用系統抽樣法
    二、採用隨機抽樣法
    貳、連續變數之分類樹的應用
    一、分類樹模型建構
    二、分類樹模型效度檢定
    參、十疊交互驗證法

    Chapter 08 套件{evtree}的函數應用
    壹、函數evtree ( )語法
    貳、函數應用
    一、迴歸樹
    二、分類樹
    三、反應變數為多分類別變數
    參、套件{evtree}函數predict ( )
    一、分層隨機抽樣
    二、系統抽樣 (有排序)
    三、系統抽樣 (未排序)
    四、大樣本決策樹的應用

    Chapter 09 套件{partykit}的函數應用
    壹、ctree ( )函數
    貳、函數應用—迴歸樹
    一、決策樹模型建構
    二、分類準則設定
    三、葉節點的差異比較
    參、繪製決策樹圖函數plot ( )
    肆、函數lmtree ( )與glmtree ( )
    一、函數lmtree ( )的應用
    二、函數glmtree ( )的應用
    伍、分類樹的應用
    一、適配分類樹模型I建構
    二、繪製適配分類樹圖
    三、適配分類樹模型II建構與繪製
    陸、大樣本的應用
    一、適配迴歸樹模型
    二、適配分類樹模型
    柒、預測函數predict ( )

    Chapter 10 套件{RWeka}與套件{tree}的函數應用
    壹、套件{RWeka}函數J48 ( )函數
    一、函數J48 ( )語法
    二、函數應用
    三、效度檢定
    貳、套件{tree}函數tree ( )
    參、顯著性與決策樹關係
    一、相關與迴歸樹
    二、差異與分類樹

    Chapter 11 複迴歸與迴歸樹
    壹、基本套件lm ( )的函數應用
    貳、套件{Blossom}函數ols ( )與lad ( )的應用
    一、函數ols ( )
    二、函數lad ( )
    參、套件{psych}函數setCor ( )的應用
    肆、套件{rms}函數ols ( )的應用
    伍、迴歸樹
    一、套件{GGally}相關矩陣圖函數
    二、迴歸樹模型
    三、解釋變數重要性檢核
    四、迴歸樹預測效度

    Chapter 12 邏輯斯迴歸分析與分類樹
    壹、邏輯斯迴歸分析
    一、資料框架物件解析
    二、套件{radiant}函數logistic ( )的應用
    三、套件{rms}函數lrm ( )的應用
    貳、分類樹
    一、套件{rpart}函數rpart ( )
    二、套件{partykit}函數ctree ( )
    三、套件{evtree}函數evtree ( )
    參、套件{C50}函數C5.0 ( )的應用
    肆、拔靴法分類樹
    伍、套件{rpartScore}函數rpartScore ( )的應用

    Chapter 13 區別分析與分類樹
    壹、區別分析
    一、套件{DiscriMiner}函數應用
    二、套件{mda}函數fda ( )
    三、套件{MASS}函數lda ( )
    四、區別分析效度檢定
    貳、分類樹
    一、套件{rpart}函數rpart ( )
    二、套件{partykit}函數ctree ( )
    三、套件{evtree}函數evtree ( )
    四、套件{Rweka}函數J48 ( )
    五、套件{C50}函數C5.0 ( )

    Chapter 14 函數與流程控制
    壹、自訂函數
    貳、迴圈(loop)
    參、邏輯條件判別
    肆、統計分析的應用
    一、相關矩陣
    二、t檢定的應用
    三、單因子變異數分析的應用
    伍、決策樹的應用
    陸、決策樹向度變數

    Chapter 15 RStudio整合發展環境
    壹、RStudio整合開發環境界面與專案
    貳、智慧型自動完成指令
    參、編輯器語法指令的執行
    肆、各種選項的設定
    伍、套件安裝與載入
    陸、外部資料檔匯入
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