不在 R 中通过 rpart 创建树答案

【问题标题】：not creating tree by rpart in R不在 R 中通过 rpart 创建树
【发布时间】：2015-07-01 13:58:37
【问题描述】：

我是 R 和 rpart 包的新手。我想使用以下示例数据创建一棵树。

我的数据集是这样的我的数据 =

"","A","B","C","status"
"1",TRUE,TRUE,TRUE,"okay"
"2",TRUE,TRUE,FALSE,"okay"
"3",TRUE,FALSE,TRUE,"okay"
"4",TRUE,FALSE,FALSE,"notokay"
"5",FALSE,TRUE,TRUE,"notokay"
"6",FALSE,TRUE,FALSE,"notokay"
"7",FALSE,FALSE,TRUE,"okay"
"8",FALSE,FALSE,FALSE,"okay"
fit <- rpart(status ~ A + B + C, data = mydata, method = "class")

或我尝试了不同的公式和不同的方法。但总是只产生根节点。不可能有情节。它的显示

fit
n= 8 
node), split, n, loss, yval, (yprob)
* denotes terminal node
1) root 8 3 okay (0.3750000 0.6250000) *

如何创建树。？我需要显示百分比每个节点上的“okay”和“notokay”。我需要指定 A、B 或 C 中的一个用于拆分并显示统计信息

【问题讨论】：

如果其他变量没有为模型添加预测值，函数 rpart 仅显示根树，换句话说：您无法使用变量区分不同类型的状态，它们非常没有预测能力的坏预测器

标签： r decision-tree rpart

【解决方案1】：

使用默认设置rpart() 根本不考虑拆分。 minsplit 参数默认为20（请参阅?rpart.control），它是“节点中必须存在的最小观察数才能尝试拆分”。因此，对于您的 8 次观察，甚至没有考虑拆分。

如果您决定考虑拆分，则可以减少minbucket 和/或minsplit 参数。例如

fit <- rpart(status ~ A + B + C, data = mydata,
  control = rpart.control(minsplit = 3))

产生以下树：

显示是由

plot(partykit::as.party(fit), tp_args = list(beside = TRUE))

rpart 的打印输出是：

n= 8 

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

1) root 8 3 okay (0.3750000 0.6250000)  
  2) A=FALSE 4 2 notokay (0.5000000 0.5000000)  
    4) B=TRUE 2 0 notokay (1.0000000 0.0000000) *
    5) B=FALSE 2 0 okay (0.0000000 1.0000000) *
  3) A=TRUE 4 1 okay (0.2500000 0.7500000) *

这是否特别有用是一个不同的问题......

【讨论】：