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我对 R 和一般的决策树都很陌生，如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉。

我正在尝试在 R 中制作决策树。它正在工作，但是当它看起来不太好时。它看起来很脏。我知道当我扩展图像时它看起来更好，但它在 Jupyter 中看起来也不好。

这是我的代码：

library(titanic)
library(party)
data("titanic_train")
surv_tree <- ctree(formula = as.factor(Survived) ~ as.factor(Pclass) + as.factor(Sex) + Age, data = titanic_train)
plot(surv_tree)

这是我的意思的图片：

https://imgur.com/a/UdPnE

我想使用 rpart 但它并不准确。它没有将“Pclass”视为分类变量，而且令人讨厌且不准确。

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最简单的解决方案是在更大的设备（例如 8x16in）上绘制树： 树

准确地说，上面的情节是用png(file = "tree.png", height = 8, width = 16, units = "in", res = 150). （根据您用于动态创建图形的引擎，只需设置高度/宽度就足够了。）

plot(..., gp = gpar(fontsize = ...))此外，如果您使用新partykit实现而ctree()不是旧实现，则可以通过 ) 调整字体大小party。

最后，我将转换数据框中的因子而不是公式。然后树中的标签也看起来更好：

titanic_train <- transform(titanic_train,
  Survived = factor(Survived),
  Pclass = factor(Pclass),
  Sex = factor(Sex)
)
plot(ctree(Survived ~ Pclass + Sex + Age, data = titanic_train))
于 2018-01-07T21:47:14.347 回答