如何繪制我訓練的rpart決策樹模型的變量重要性？

Question

我使用rpart訓練了一個模型，我想生成一個圖表，顯示它用於決策樹的變量的變量重要性，但我無法弄清楚如何。

我能夠提取變量重要性。 我嘗試過ggplot但沒有出現任何信息。 我嘗試使用plot（）函數，但它只給我一個平面圖。 我也嘗試過plot.default，這是一個更好的但現在仍然是我想要的。

這是rpart模型培訓：

argIDCART = rpart(Argument ~ ., 
                  data = trainSparse, 
                  method = "class")

將重要性變為數據框。

argPlot <- as.data.frame(argIDCART$variable.importance)

以下是打印內容的一部分：

       argIDCART$variable.importance
noth                             23.339346
humanitarian                     16.584430
council                          13.140252
law                              11.347241
presid                           11.231916
treati                            9.945111
support                           8.670958

我想繪制一個顯示變量/特征名稱及其數值重要性的圖表。 我無法做到這一點。 它似乎只有一列。 我嘗試使用單獨的函數分離它們，但也不能這樣做。

ggplot(argPlot, aes(x = "variable importance", y = "feature"))

只需打印空白。

其他情節看起來很糟糕。

plot.default(argPlot)

看起來它繪制了點，但沒有放置變量名稱。

Answer 1

如果要查看變量名稱，最好將它們用作x軸上的標簽。

plot(argIDCART$variable.importance, xlab="variable", 
    ylab="Importance", xaxt = "n", pch=20)
axis(1, at=1:7, labels=row.names(argIDCART))

（您可能需要調整窗口大小以正確查看標簽。）

如果您有很多變量，則可能需要旋轉變量名稱以使其不重疊。

par(mar=c(7,4,3,2))
plot(argIDCART$variable.importance, xlab="variable", 
    ylab="Importance", xaxt = "n", pch=20)
axis(1, at=1:7, labels=row.names(argIDCART), las=2)

數據

argIDCART = read.table(text="variable.importance
noth                             23.339346
humanitarian                     16.584430
council                          13.140252
law                              11.347241
presid                           11.231916
treati                            9.945111
support                           8.670958", 
header=TRUE)

Answer 2

由於沒有可重現的示例，我使用ggplot2包和其他數據包操作包基於自己的R數據集安裝了我的響應。

library(rpart)
library(tidyverse)
fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis)
df <- data.frame(imp = fit$variable.importance)
df2 <- df %>% 
  tibble::rownames_to_column() %>% 
  dplyr::rename("variable" = rowname) %>% 
  dplyr::arrange(imp) %>%
  dplyr::mutate(variable = forcats::fct_inorder(variable))
ggplot2::ggplot(df2) +
  geom_col(aes(x = variable, y = imp),
           col = "black", show.legend = F) +
  coord_flip() +
  scale_fill_grey() +
  theme_bw()

ggplot2::ggplot(df2) +
  geom_segment(aes(x = variable, y = 0, xend = variable, yend = imp), 
               size = 1.5, alpha = 0.7) +
  geom_point(aes(x = variable, y = imp, col = variable), 
             size = 4, show.legend = F) +
  coord_flip() +
  theme_bw()