R中的后修剪树答案

【问题标题】：post pruning tree in RR中的后修剪树
【发布时间】：2022-07-18 02:20:41
【问题描述】：

我想对在 R 中提取随机森林模型的树进行后修剪。有没有办法实现这一点？请找到我的 MWE，我在其中提取了随机森林的发束。

谢谢

丹尼尔

# Package names
packages <- c("dplyr", "randomForest", "caret", "h2o", "rsample", "ranger", "AmesHousing",
              "corrplot")

# Install packages not yet installed
installed_packages <- packages %in% rownames(installed.packages())
if (any(installed_packages == FALSE)) {
  install.packages(packages[!installed_packages])
}

# Packages loading
invisible(lapply(packages, library, character.only = TRUE))

set.seed(123)
ames_split <- initial_split(AmesHousing::make_ames(), prop = .7)
ames_train <- training(ames_split)
ames_test  <- testing(ames_split)

# for reproduciblity
set.seed(123)

# default RF model
m1 <- randomForest(
  formula = Sale_Price ~ .,
  data    = ames_train
)


test <- predict(m1, newdata = ames_test, predict.all = TRUE)
trees <- as.data.frame(test["individual"])

【问题讨论】：

标签： r random-forest pruning

【解决方案1】：

我也在尝试解决同样的问题。显然，根据这篇文章 (https://bradleyboehmke.github.io/HOML/DT.html)，rpart 包在幕后应用了成本复杂性修剪。我正在尝试查找 ranger 中是否有可用的东西，但文档没有说明修剪/成本复杂性。

【讨论】：