我可以手動創建RWeka決策（遞歸分區）樹嗎？

Question

我已經使用RWeka構建了J48決策樹。 我想將其性能與描述現有（外部計算的）決策樹的決策樹進行比較。 我是RWeka的新手，無法手動創建RWeka決策樹。 理想情況下，我想並排顯示這兩個圖像，並使用RWeka可視化效果對其進行繪制（非常有用且干凈）。

現在，我將RWeka計算的決策樹導出到Graphviz並將其操縱到所需的結構中。 我想在開始之前進行檢查，並確保不能簡單地指定要手動指定決策樹的規則。

我不想計算決策樹（我已經做到了），我想手動構造/指定決策樹（在演示文稿中進行統一比較）。

在此先感謝您。

Answer 1

RWeka程序包本身無法做到這一點。 但是， RWeka使用partykit包來顯示其樹，該樹可以完成您想要的操作。 查看vignette(“partykit“, package = “partykit“)如何使用預先指定的partysplit構造遞歸的partynode對象，然后將其轉換為constparty 。 小插圖為此提供了一個動手的示例。

Answer 2

這里是軟件包一些示例代碼partykit該@Achim Zeileis建議。

library(partykit)

加載數據：

data("WeatherPlay", package = "partykit")
WeatherPlay
#  outlook temperature humidity windy play
#  1 sunny 85 85 false no
#  2 sunny 80 90 true no
#  3 overcast 83 86 false yes
#  4 rainy 70 96 false yes
#  5 rainy 68 80 false yes
#  6 rainy 65 70 true no
#  7 overcast 64 65 true yes
...

初始化決策：整數1L表示此拆分適用的尚未指定的數據幀的列。 索引對應於因子的水平（離散拆分），中斷對應於截止值（連續拆分）。

sp_o <- partysplit(1L, index = 1:3)
sp_h <- partysplit(3L, breaks = 75)
sp_w <- partysplit(4L, index = 1:2)

將決策合並到節點中：

pn <- partynode(1L, split = sp_o, kids = list(
  partynode(2L, split = sp_h, kids = list(
  partynode(3L, info = "yes"),
  partynode(4L, info = "no"))),
  partynode(5L, info = "yes"),
  partynode(6L, split = sp_w, kids = list(
  partynode(7L, info = "yes"),
  partynode(8L, info = "no")))))

使數據適合樹：

t2 <- party(pn,
  data = WeatherPlay,
  fitted = data.frame(
    "(fitted)" = fitted_node(pn, data = WeatherPlay),
    "(response)" = WeatherPlay$play, # response variable
  check.names = FALSE),
  terms = terms(play ~ ., data = WeatherPlay),
  )

t3 <- as.constparty(t2)
plot(t3)

來源： http : //cran.r-project.org/web/packages/partykit/vignettes/partykit.pdf