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我正在尝试使用通用数据集重现我的数据集出现的错误。如果我遗漏了什么，请纠正我。

使用拟合Classification树后library(party)，我试图在每个节点上获取树的拆分条件。我设法编写了一个我认为运行良好的代码，直到我发现了一个错误。谁能帮我解决它？

我的代码：

 require(party)
 iris$Petal.Width <- as.factor(iris$Petal.Width)#imp to convert to factorial
 (ct <- ctree(Species ~ ., data = iris))
 plot(ct)
 #print(ct)
  a <- ct #convert it to s4 object
  t <- a@tree

 #recursive function to traverse the tree and get the splitting conditions

 recurse_tree <- function(tree,ret_list=list(),sub_list=list()){
   if(!tree$terminal){
     sub_list$assign <-list(tree$psplit$splitpoint,tree$psplit$variableName,class(tree$psplit))
     names(sub_list)[which(names(sub_list)=="assign")] <- paste("node",tree$nodeID,sep="")
     ret_list <- recurse_tree(tree$left, ret_list, sub_list)
     ret_list <- recurse_tree(tree$right, ret_list, sub_list)

  }
  if(tree$terminal){
    ret_list$assign <- c(sub_list, tree$prediction)
    names(ret_list)[which(names(ret_list)=="assign")] <- paste("node",tree$nodeID,sep="")
    return(ret_list)
   }
   return(ret_list)
  }

  result <- recurse_tree(t) #call to the functions

现在，结果给了我所有节点的列表以及拆分条件和预测（我假设）。但是，当我检查拆分条件时

  • Node5上的预期输出：{1.1, 1.2, 1.6, 1.7 }# from printing the tree print(ct), I get this

  • 我从我的函数得到的Node5 的输出： {"1" , "1.3" ,"1.4" ,"1.5" } 这基本上是 Node6 的拆分条件，这是错误的。我是怎么得到这个的？

    z <- result[2] #I know node5 is second in the list

    z <- unlist(z,recursive = F,use.names = T) #unlist
levels(z[[3]][[1]]) [which((z[[3]][[1]])==0)] #to find levels of corresponding values

绘制更多细节

我怀疑的是，我的函数（recurse_tree）总是给我右终端节点而不是左节点的分裂条件。任何帮助将不胜感激。

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