使用sunburst视图绘制rpart决策树模型

我找到了一种使用sunburstR包从rpart绘制决策树解决方案的方法。要绘制太阳爆发图，必须具有表示序列的data.frame。我将决策树结果修改为如下序列

决策树的结果

rpart(Species~.,data=iris)

n= 150 

node), split, n, loss, yval, (yprob)
      * denotes terminal node

1) root 150 100 setosa (0.33333333 0.33333333 0.33333333)  
  2) Petal.Length< 2.45 50   0 setosa (1.00000000 0.00000000 0.00000000) *
  3) Petal.Length>=2.45 100  50 versicolor (0.00000000 0.50000000 0.50000000)  
    6) Petal.Width< 1.75 54   5 versicolor (0.00000000 0.90740741 0.09259259) *
    7) Petal.Width>=1.75 46   1 virginica (0.00000000 0.02173913 0.97826087) * 

太阳爆发图的顺序，我是手工做的。有人知道如何根据rpart决策树的结果自动构建上述序列吗

提供一个函数

d3\u party

将

rpart/partykit

转换为d3层次结构

sunburst

可以使用

d3\u方的结果

，只需稍加修改即可将

“规则”

更改为

“名称”

。这并不理想，但在大多数情况下都能完美地工作

library(rpart)
library(d3r)
# d3_party requires partykit
# install.packages("partykit")
library(sunburstR)

rp <- rpart(Species~.,data=iris)
rp_d3 <- d3_party(rp)

# one trick/hack required since sunburst expects
#   name but d3_party gives rule
#   this is ugly but let's replace all "rule" with "name"
#   with gsub
rp_d3 <- gsub(
  x = rp_d3,
  pattern = '"rule":',
  replacement = '"name":'
)

sunburst(
  rp_d3,
  valueField = "n",
  sumNodes = FALSE,
  count = TRUE,
  legend = FALSE
)

库（rpart）
图书馆（d3r）
#d3_一方需要partykit
#安装程序包（“partykit”）
图书馆（sunburstR）
反相
library(sunburstR)
sunburst(sequences_1,count=TRUE)

library(rpart)
library(d3r)
# d3_party requires partykit
# install.packages("partykit")
library(sunburstR)

rp <- rpart(Species~.,data=iris)
rp_d3 <- d3_party(rp)

# one trick/hack required since sunburst expects
#   name but d3_party gives rule
#   this is ugly but let's replace all "rule" with "name"
#   with gsub
rp_d3 <- gsub(
  x = rp_d3,
  pattern = '"rule":',
  replacement = '"name":'
)

sunburst(
  rp_d3,
  valueField = "n",
  sumNodes = FALSE,
  count = TRUE,
  legend = FALSE
)