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# Setzen des Pfades und Einlesen der Daten
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setwd("/config/workspace/assistenz-r/lecture")
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Daten <- read.csv("Mietspiegel.csv",header=TRUE,sep=";",fill=TRUE)
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Daten[,"bad"] <- as.factor(Daten[,"bad"])
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Daten[,"kueche"] <- as.factor(Daten[,"kueche"])
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Daten[,"lage"] <- as.factor(Daten[,"lage"])
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Daten[,"zh"] <- as.factor(Daten[,"zh"])
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# Berechnung des Entscheidungsbaumes
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library(tree)
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Baum <- tree(mieteqm ~ flaeche + bjahr + bad + kueche + lage + zh, data=Daten)
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tuning <- cv.tree(Baum, K=5)
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t <- which.min(tuning$dev)
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Anzahl.Endknoten <- tuning$size[t]
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model <- prune.tree(Baum,best=Anzahl.Endknoten)
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# Starten der Shiny-App
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setwd("/config/workspace/assistenz-r/lecture/Meine-Mietspiegel-App-Entscheidungsbaum")
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library(shiny)
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runApp("App-Mietspiegel_Entscheidungsbaum")
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