使用 R 的决策树

【问题标题】：Decision Tree using R使用 R 的决策树
【发布时间】：2018-07-24 04:44:33
【问题描述】：

鉴于此数据：

       Siblings Children Gender Survival
1         Y        Y      F        Y
2         N        Y      M        N
3         Y        Y      M        Y
4         N        N      F        N
5         Y        N      F        N
6         N        Y      F        N
7         Y        Y      M        N
8         Y        Y      M        Y
9         Y        N      F        Y
10        Y        Y      F        N
11        Y        N      M        N

当我使用该功能时：

fit <- rpart(Survival ~ Gender + Children + Siblings,
             data = data1, method = "class")
plot(fit)

有一条错误消息说：

fit 不是树，只是根。

如何拟合和绘制决策树？

【问题讨论】：

那是你的完整数据集吗
是的，就是这样！

标签： r decision-tree

【解决方案1】：

当我输入您的代码时，它也显示了相同的消息。我检查了里面的样子：

> fit
n= 11 

node), split, n, loss, yval, (yprob)
      * denotes terminal node

1) root 11 4 N (0.6363636 0.3636364) *

似乎这些数据根本不足以让 R 创造出有意义的东西。

rattle 包中的 fancyRpartPlot 函数更适用于较小的数据集：（取自此答案：Decision trees in smaller datasets）：

library(rattle)
fit <- rpart(Survival ~ Gender + Children + Siblings,
             data = data, method = "class",
             control = rpart.control(minbucket=2))
fancyRpartPlot(fit, sub=NULL)

结果如下：

【讨论】：