如何在 R 中指定决策树中的分支数

Question

我正在使用决策树来预测我的 dataset.It 的未来行为，其中包含名为 "rate" 的决策变量，我希望 predict.I 具有许多影响比率列的特征，但是当我应用决策树算法时。我只给出了一个级别，即 ibt，如下面的代码所示：

ad.apprentissage= rpart(rate~vqs+ibt+tbt+bf+n, data=filteredDataFinal)

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

1) root 27 15 4 (0.4074074 0.4444444 0.1481481)  
  2) ibt< 1.516 11  3 3 (0.7272727 0.2727273 0.0000000) *
  3) ibt>=1.516 16  7 4 (0.1875000 0.5625000 0.2500000) *

现在，我想问一下如何将其他级别添加到树中，例如 tbt 特性。

Answer 1

也许我漏掉了你的问题，但 rpart 中的树大小是由复杂性参数 (cp) 控制的。您可以尝试不同的值来获得不同大小的树。

ad.apprentissage= rpart(rate~vqs+ibt+tbt+bf+n, data=filteredDataFinal, cp=0.1)

如何在 R 中指定决策树中的分支数

How to specify number of branch in decision tree in R

r

decision-tree

rpart