强制结构决策树
我一直在 R 中使用决策树（CART），使用 rpart 包来查看 SST（预测变量）和气候（预测变量）之间的关系。
我想“强制”树进入特定的结构 - 即在预测变量 1 上分割，然后在变量 2 上分割。
我已经使用 R 一段时间了，所以我认为我能够查看 rpart 函数背后的代码并修改它以首先在特定预测变量中搜索“最佳分割”。然而，rpart 函数调用 C 例程，并且没有任何 CI 经验，所以在这里迷失了……
我可以从头开始编写一个函数，但如果可能的话，希望避免它！所以我的问题是：
- 是否还有另一种决策树技术（在 R 中实现） 最好）您可以在其中强制树的结构？
- 如果没有 - 有什么方法可以将 C 代码转换为 R 代码吗？
- 还有其他想法吗？
提前致谢，非常感谢您的帮助。
I have been using decision trees (CART) in R using the rpart package to look at the relationship between SST (predictor variables) and climate (predictand variable).
I would like to "force" the tree into a particular structure - i.e. split on predictor variable 1, then on variable 2.
I've been using R for a while so I thought I'd be able to look at the code behind the rpart function and modify it to search for 'best splits' in a particular predictor variable first. However the rpart function calls C routines and not having any experience with C I get lost here...
I could write a function from scratch but would like to avoid it if possible! So my questions are:
- Is there another decision tree technique (implemented in R
preferably) in which you can force the structure of the tree? - If not - is there some way I could convert the C code to R?
- Any other ideas?
Thanks in advance, and help is much appreciated.
如果你对这篇内容有疑问，欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论，获取更多帮助，或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱，如果其他用户或者作者回复了您的评论，将不能在第一时间通知您！
发布评论
评论（2）
当您的数据指示具有已知结构的树时，请使用 newick 或 nexus 文件格式将该结构呈现给 R。然后，您可以使用 Phylo 包中的 read.tree 或 read.nexus 读取该结构。
When your data indicates a tree with a known structure, present that structure to R using either a newick or nexus file format. Then you can read in the structure using either read.tree or read.nexus from Package Phylo.
也许你应该看看
文档中的
rpart的method形式参数：Maybe you should look at the
methodformal parameter ofrpartIn the documentation :