R：Tidymodels：是否可以在整潔的模型中使用 plot 隨機森林 model 的樹木？

Question

是否可以在隨機森林 model 中使用 plot 樹？ 以下是可用於解釋的示例數據集。 對不起，我沒有在網上找到任何這樣的例子，因此我自己沒有嘗試任何東西。以下只是一個示例解決方法。

library(palmerpenguins)

penguins <- penguins %>%
  filter(!is.na(sex)) %>%
  select(-year, -island)

拆分數據

set.seed(123)
penguin_split <- initial_split(penguins, strata = sex)
penguin_train <- training(penguin_split)
penguin_test <- testing(penguin_split)

創建 model 規范。

rf_spec <- rand_forest() %>%
  set_mode("classification") %>%
  set_engine("ranger")

penguin_wf <- workflow() %>%
  add_formula(sex ~ .)

應用於測試數據

penguin_final <- penguin_wf %>%
  add_model(rf_spec) %>%
  last_fit(penguin_split)

現在如何 plot 樹木？

提前致謝。

Answer 1

據我所知，沒有內置的 function 到 plot ranger樹或randomForest樹（請參閱此處和此處）。 然而，決策樹的森林默認由 500 棵樹組成，每棵樹都有一個 plot 似乎有些誇張。 plot 決策樹有一些方法來自其他算法，例如rpart 、 party或tree 。 在這里查看這些繪制樹木和森林的方法的簡要介紹。