用文本/自定义控件打印决策树[r]

我想很好地打印文本中的决策树。例如，我可以打印树对象本身：

library(rpart)

f = as.formula('Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width + Species')
fit = rpart(f, data = iris, control = rpart.control(xval = 3))

fit

屈服

n= 150 

node), split, n, deviance, yval
      * denotes terminal node

 1) root 150 102.1683000 5.843333  
   2) Petal.Length< 4.25 73  13.1391800 5.179452  
     4) Petal.Length< 3.4 53   6.1083020 5.005660  
       8) Sepal.Width< 3.25 20   1.0855000 4.735000 *
       9) Sepal.Width>=3.25 33   2.6696970 5.169697 *
... # omitted

Model formula:
Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width + Species

Fitted party:
[1] root
|   [2] Petal.Length < 4.25
|   |   [3] Petal.Length < 3.4
|   |   |   [4] Sepal.Width < 3.25: 4.735 (n = 20, err = 1.1)
|   |   |   [5] Sepal.Width >= 3.25: 5.170 (n = 33, err = 2.7)
|   |   [6] Petal.Length >= 3.4: 5.640 (n = 20, err = 1.2)
...# omitted

Number of inner nodes:    6
Number of terminal nodes: 7

屈服

n= 150 

node), split, n, deviance, yval
      * denotes terminal node

 1) root 150 102.1683000 5.843333  
   2) Petal.Length< 4.25 73  13.1391800 5.179452  
     4) Petal.Length< 3.4 53   6.1083020 5.005660  
       8) Sepal.Width< 3.25 20   1.0855000 4.735000 *
       9) Sepal.Width>=3.25 33   2.6696970 5.169697 *
... # omitted

Model formula:
Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width + Species

Fitted party:
[1] root
|   [2] Petal.Length < 4.25
|   |   [3] Petal.Length < 3.4
|   |   |   [4] Sepal.Width < 3.25: 4.735 (n = 20, err = 1.1)
|   |   |   [5] Sepal.Width >= 3.25: 5.170 (n = 33, err = 2.7)
|   |   [6] Petal.Length >= 3.4: 5.640 (n = 20, err = 1.2)
...# omitted

Number of inner nodes:    6
Number of terminal nodes: 7

模型公式：
萼片长~萼片宽+花瓣长+花瓣宽+种
第三方：
[1] 根
|[2]花瓣长度<4.25
||[3]花瓣长度<3.4
|| |[4]萼片宽度<3.25:4.735（n=20，err=1.1）
|| |[5]萼片宽度>=3.25:5.170（n=33，err=2.7）
||[6]花瓣长度>=3.4:5.640（n=20，err=1.2）
…#省略
内部节点数：6
终端节点数：7

---

有没有办法让我有更多的控制权？例如，我不想打印

n

和

err

，也不想打印标准偏差而不是

err

。

这不是一个非常优雅的答案，但如果您只想摆脱

n=

和

err=

，您可以捕获输出并编辑它

CO = capture.output(print(as.party(fit)))
CO2 = sub("\\(.*\\)", "", CO)
cat(paste(CO2, collapse="\n"))

Model formula:
Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width + Species

Fitted party:
[1] root
|   [2] Petal.Length < 4.25
|   |   [3] Petal.Length < 3.4
|   |   |   [4] Sepal.Width < 3.25: 4.735 
|   |   |   [5] Sepal.Width >= 3.25: 5.170 
|   |   [6] Petal.Length >= 3.4: 5.640 
|   [7] Petal.Length >= 4.25

CO=capture.output（打印（作为第三方（fit）））
CO2=sub（“\\（.\\）”，“，CO）
cat（粘贴（CO2，塌陷=“\n”））
模型公式：
萼片长~萼片宽+花瓣长+花瓣宽+种
第三方：
[1] 根
|[2]花瓣长度<4.25
||[3]花瓣长度<3.4
|| |[4]萼片宽度<3.25:4.735
|| |[5]萼片宽度>=3.25:5.170
||[6]花瓣长度>=3.4:5.640
|[7]花瓣长度>=4.25

我不确定您要插入什么标准偏差，但我希望您可以用同样的方式编辑它

party对象的

print（）

方法非常灵活，可以通过各种面板功能和定制进行控制。有关概述，请参见《打印方》。不过，文档有点简短和技术性

在您的案例中，最简单的解决方案是设置响应

y

、案例权重

w

（在您的案例中默认为全部1）和所需的

位数的函数：

myfun <- function(y, w, digits = 2) {
  n <- sum(w)
  m <- weighted.mean(y, w)
  s <- sqrt(weighted.mean((y - m)^2, w) * n/(n - 1))
  sprintf("%s (serr = %s)",
    round(m, digits = digits),
    round(s, digits = digits))
}