r - 文本 rpart 决策树模型——如何抑制每个拆分节点处的长值列表

Question

我创建了一个包含所有分类变量的决策树模型。其中一些分类变量有超过 100 个可能的值。

这是我的代码：

model = rpart(score ~., data = dataset);
plot(model)
text(model)

问题是text(model)用对应分类变量的一长串值来注释每个拆分节点。价值观相互挤压，难以观察。我正在寻找一个text(model)仅显示变量名称并抑制所有值的选项。这样，至少绘制的树是清晰的，并显示了每个节点使用了哪些变量。

提前致谢！

狮子座

Answer 1

rpart.plot中的prp函数可能有帮助吗？

有许多用于绘制不同树布局的选项，您可以使用faclen命令缩写拆分级别。

就像是;

library(rpart.plot)
model = rpart(score ~., data = dataset)

prp(model, faclen = 2)

可能有助于整理。（注意：将 faclen 设置为 1 意味着每个因子级别将按字母顺序分配一个字母）。