caret rpart 决策树绘制结果

Question

我正在训练一个基于Kaggle心脏病数据的决策树模型。

由于我也在使用 10 倍 CV 构建其他模型，因此我尝试使用带有 rpart 方法的 caret 包来构建树。然而，情节结果很奇怪，因为“铊”应该是一个因素。为什么显示“thaliumnormal <0.5”？这是否意味着如果“铊”==正常“然后走左边的路线“是”，否则走右边的路线“否”？

非常感谢！

编辑：我很抱歉没有提供足够的背景信息，这似乎引起了一些混乱。“铊”是一个变量，代表一种用于检测冠状动脉狭窄（又名狭窄）的技术。它是一个具有三个级别（正常、固定缺陷、可逆缺陷）的因素。

此外，我想让图表更具可读性，例如代替“thliumnormal < 0.5”，它应该类似于“thlium = normal”。我可以通过直接使用 rpart 来实现这个目标（见下文）。

但是，您可能已经注意到树是不同的，尽管我使用了带有 caret rpart CV 10 折的推荐 cp 值（请参阅下面的代码）。

我了解这两个包可能会导致一些差异。理想情况下，我可以使用插入符号和方法 rpart 来构建树，以便它与插入符号中构建的其他模型对齐。有谁知道我如何使用 caret rpart 构建的树模型的绘图标签更容易理解？

Answer 1

你的因子thaliumnormal是 0 或 1，代表是或否 - 对吗？

在这种情况下，rpart取中值 0.5，以便0或的所有决策1要么高于或低于0.5。

低于截止值（在本例中为 0.5）的值始终向左转。所以 thaliumnormal==0向左转，是的。

您可以看到与以下相同的示例sex