R包"tree"：如何控制树的最大深度？

Question

R包"tree"限制树的最大深度为31。如果函数tree应用于大数据集，很容易达到这个限制：

> library("tree")
> library("ElemStatLearn")
> data <- list(image=as.matrix(zip.train[,-1]), digit=as.factor(zip.train[,1]))
> t <- tree(digit~image, data, split="gini")
Error in tree(digit ~ image, data, split = "gini") : 
  maximum depth reached
Calls: source -> withVisible -> eval -> eval -> tree -> .C

有没有办法告诉 tree 在达到最大树深度时停止生长树，而不是因错误而中止？（换句话说：是否有 rpart.control 的 maxdepth 参数的等价物？）

Answer 1

我同意@jochen 的建议，即rpart 包似乎比tree 包更精致。但是，tree 包似乎在一些小事情上做得更好。例如，为 tree 对象绘制决策边界比为 rpart 对象绘制决策边界要容易得多（尤其是使用 ggplot）。关于 Vincent 的问题，我通过使用 tree.control(min.cut=) 选项来控制 tree 树的深度取得了一些有限的成功，如下面的代码所示。通过更改终端节点中元素的最小数量，您可以对深度进行有限的控制。

library("ElemStatLearn")
 library("tree")
 data <- list(image=as.matrix(zip.train[,-1]), digit=as.factor(zip.train[,1]))
 t <- tree(digit~image, data, split="gini", control=tree.control(1866496, mincut = 1000))
 library(maptree)
 draw.tree(t)

R包"tree"：如何控制树的最大深度？

R package "tree": how to control the maximum tree depth?

r

classification