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如何获取rpart每一行模型的终端节点的 ID（或名称）？predict.rpart只能返回type="matrix"分类树的预测类（数字或因子）或类概率或某种组合（使用 ）。

我想做类似的事情：

fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis)
plot(fit) # there are 5 terminal nodes
predict(fit, type = "node_id")   # should return IDs of terminal nodes (e.g. 1-5) (does not work)
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该partykit包支持predict(..., type = "node")，进样和样外。您可以简单地将rpart对象转换为使用它：

library("partykit")
predict(as.party(fit), type = "node")  
## 9 7 9 9 3 3 3 3 3 8 8 3 9 5 3 3 3 7 3 5 3 9 8 9 9 5 9 8 3 3 3 7 7 3 7 3 5 ## 9 5 8 
## 9 7 9 9 3 3 3 3 3 8 8 3 9 5 3 3 3 7 3 5 3 9 8 9 9 5 9 8 3 3 3 7 7 3 7 3 5 ## 9 5 8 
## 9 5 9 9 3 7 3 7 9 7 8 3 9 3 3 3 5 9 5 8 9 9 9 3 3 5 3 7 5 3 7 7 3 7 3 3 7 ## 5 7 9 
## 9 5 9 9 3 7 3 7 9 7 8 3 9 3 3 3 5 9 5 8 9 9 9 3 3 5 3 7 5 3 7 7 3 7 3 3 7 ## 5 7 9 
## 5 
## 5 
table(predict(as.party(fit), type = "node")) 
##  3  5  7  8  9 
## 29 12 14  7 19
于 2016-07-21T20:03:01.317 回答
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对于该模型，有 4 个拆分，产生 5 个“终端节点”或 rpart 中使用的术语：<leaf>s。我不明白为什么应该有 5 个预测。预测是针对特定情况的，叶子是用于进行这些预测的可变数量的分割的结果。原始数据集中最终出现在叶子中的行数可能是您想要的，在这种情况下，这些是获取这些数字的方法：

# Row-wise predicted class
fit$where

# counts of cases in leaves of prediction rules
table(fit$where)
 3  5  7  8  9 
29 12 14  7 19

为了组装labels(fit)适用于特定叶子的标签，您需要遍历规则树并累积所有用于生成特定叶子的拆分的标签。你可能想看看：

?print.rpart    
?rpart.object
?text.rpart
?labels.rpart
于 2013-07-11T16:37:55.683 回答
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上面使用 $where 的方法只弹出树框中的行号。因此，在使用时可能会为一些观察结果分配节点 ID 而不是叶节点 IDkyphosis$ID = fit$where 要获取实际的叶节点 ID，请使用以下命令：

MyID <- row.names(fit$frame)
kyphosis$ID <- MyID[fit$where]
于 2016-07-20T20:50:51.967 回答
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为了预测新数据的叶子，可以使用rpart.predict(fit, newdata, nn = TRUE)包rpart.plot中的节点名称将节点名称添加到输出中。

这是一个孤立的 rpart 叶 preditor：

rpart_leaves <- function(fit, newdata, type = c("where", "leaf"), na.action = na.pass) {
  if (is.null(attr(newdata, "terms"))) {
    Terms <- delete.response(fit$terms)
    newdata <- model.frame(Terms, newdata, na.action = na.action,
                           xlev = attr(fit, "xlevels"))
    if (!is.null(cl <- attr(Terms, "dataClasses")))
      .checkMFClasses(cl, newdata, TRUE)
  }
  newdata <- rpart:::rpart.matrix(newdata)
  where <- unname(rpart:::pred.rpart(fit, newdata))
  if (match.arg(type) == "where")
    return(where)
  rownames(fit$frame)[where]
}
于 2021-08-30T11:15:41.227 回答