在rpart.plot中设置拆分标签的格式

我正在用

rpart.plot:：prp（）

绘制一棵树，很像：

library("rpart.plot")
data("ptitanic")
data <- ptitanic
data$sibsp <- as.integer(data$sibsp) # just to show that these are integers
data$age <- as.integer(data$age) # just to show that these are integers
tree <- rpart(survived~., data=data, cp=.02)
prp(tree, , fallen.leaves = FALSE, type=4, extra=1, varlen=0, faclen=0, yesno.yshift=-1)

库（“rpart.plot”）
数据（“ptitanic”）
数据1）有序因子我认为
年龄
可以作为一个连续变量，但要处理
sibsp
和
parch
使其成为有序因子：

data <- transform(data, sibsp = ordered(sibsp), parch = ordered(parch))
tree <- rpart(survived~., data=data, cp=.02)
prp(tree, , fallen.leaves = FALSE, type=4, extra=1, varlen=0, faclen=0, yesno.yshift=-1)

这使得：


（2a）第（2）项的一个变化提供了更多的控制，即可以精确地指定要修改的变量，如下所示：

# next 4 lines are same as in question
data <- ptitanic
data$sibsp <- as.integer(data$sibsp) # just to show that these are integers
data$age <- as.integer(data$age) # just to show that these are integers
tree <- rpart(survived~., data=data, cp=.02)

split.labs2 <- function(x, labs, digits, varlen, faclen) {
    sapply(labs, function(lab) 
        if (grepl("age|sibsp|parch", lab)) {
            rhs <- sub(".* ", "", lab);
            lab <- sub(rhs, ceiling(as.numeric(rhs)), lab)
        } else lab)
} 

# similar to (2) except we use clip.right.labs = FALSE and split.labs2

prp(tree, type = 4, fallen.leaves = FALSE, extra=1, varlen=0, faclen=0, 
   yesno.yshift=-1, clip.right.labs = FALSE, split.fun = split.labs2)

#接下来的4行与所讨论的相同
数据包的3.0.0版（2018年7月）专门使用整数值处理预测值，以自动获得您想要的结果

因此
rpart.plot
现在自动打印
sibsp>=3
，而不是
sibsp>=2.5
，因为它可以看到在训练数据中
sibsp
的所有值都是整数

第4.1节有一个例子。
谢谢您的回答。使用有序因子确实会迫使分区离散化，但我不确定它是否会提高标签的可读性。在这两种情况下都需要心理调整（“好的，这意味着三个或更多，这意味着两个或更少”），而仅仅
=3
和
<3
似乎简单得多。此外，年龄（几乎）在基础数据集中总是一个整数（参见
data（“ptitanic”）<代码> >我担心代码< > Adv>＝9.5 所传达的错误的精确感。事实上，在数据集中有9和10岁的人，但没有一个。谢谢，这是我想象中的ReGEX方法。一个要考虑的问题——如果分裂是代码> x 9.5 < /代码>，那么应用<代码> CELIGN（）
到分割点会将
x==10
的观测值从右分支移到左分支。请注意，只有
eq
、
lt
和
ge
参数到
prp
。没有
le
参数和
gt
参数，因此您的评论中似乎讨论了这种情况无法发生。好的，因此
天花（）
应该可以。感谢您的帮助。来自
？prp
：3.0.0版中的新版本。如果
roundint=TRUE
（默认值）训练数据中预测值的所有值都是整数，然后将该预测值的拆分四舍五入为整数。例如，显示
nsiblings<3
，而不是
nsiblings<2.5
。这正是我想要的更改。谢谢。
# next 4 lines are same as in question
data <- ptitanic
data$sibsp <- as.integer(data$sibsp) # just to show that these are integers
data$age <- as.integer(data$age) # just to show that these are integers
tree <- rpart(survived~., data=data, cp=.02)

split.labs2 <- function(x, labs, digits, varlen, faclen) {
    sapply(labs, function(lab) 
        if (grepl("age|sibsp|parch", lab)) {
            rhs <- sub(".* ", "", lab);
            lab <- sub(rhs, ceiling(as.numeric(rhs)), lab)
        } else lab)
} 

# similar to (2) except we use clip.right.labs = FALSE and split.labs2

prp(tree, type = 4, fallen.leaves = FALSE, extra=1, varlen=0, faclen=0, 
   yesno.yshift=-1, clip.right.labs = FALSE, split.fun = split.labs2)