我正在研究具有 5 个已知组的用户分类（观察结果大致均等地分布在组中）。我有关于这些用户的信息（比如年龄、居住区域......），并尝试找到识别每个组中用户的特征。
为此，我使用 R 中的 Rweka 包（机器学习算法集合：http ://cran.r-project.org/web/packages/RWeka/RWeka.pdf ）。为了找到区分我的组的特征，我使用逻辑模型树 (LMT)。关于这个函数的信息很少：
- 我将尝试绘制一个绘制树的示例。拆分很容易解释，但在每个终端节点中都有一个填充有：
LM_24：48/96
(20742)
这是什么意思？如何查看节点在五个组中的哪一个结束？
- 使用什么函数可以检索模型中使用的系数？这样就可以研究变量的影响。
（我确实研究了在这些数据上构建树的其他方法，但回归和分类树包（如 rpart、party）都只在我的数据中找到一个终端注释，而 LMT 函数找到 6 个拆分节点）
我希望你能为我提供这个功能的答案/一些帮助。非常感谢！