Python と R の違い (決定木分析)

本ページでは、R と Python それぞれで CART 法による決定木分析の手順について紹介します。

本例では、あくまで両環境でのコードや分析結果の表示についての比較の目的で行ったため、分析手法の説明や学習や検証における詳細なパラメータ設定は行っていないことをあらかじめご了承ください。

rpart パッケージを用いて実行できます。

ソースコード

library(rpart)

data(iris)

trainset <- iris[1:149,]

testset <- iris[150,][-5]

(dt.model <- rpart(Species ~ ., data=trainset))

predict(dt.model, testset, type="class")

出力結果

scikit-learn の sklearn.tree.DecisionTreeClassifier クラスを用いて実行できます。

ソースコード

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

iris = load_iris()

X, y = iris.data[:-1], iris.target[:-1]

dt = DecisionTreeClassifier()

dt.fit(X, y)

print(dt.predict([iris.data[-1]]))

出力結果

“2” と出力されているのは “Virginica” なので、正しく推定できたことがわかります。