R或Python中的CHAID决策树

Question

我已经使用SPSS生成了一个CHAID摘要，对连续变量进行了自动分类，并返回了卡方和自由度，这在R.Below的汇总函数中是找不到的，它是一个部分样本输出。

    Node    0               1               Total        PC Parent  Variable    Sig.a   Chi-Square  df  Split Values
        N   Percent      N  Percent        N    Percent                         
    0   148025  84.0%   28111   16.0%   176136  100.0%   0                      
    1   102390  93.9%   6643    6.1%    109033  61.9%    0    0     SALES1      0.000   42991.370   4   <= .000
    2   12600   91.3%   1194    8.7%    13794   7.8%     0    0     SALES1      0.000   42991.370   4   (.000,149.990]
    3   15140   83.7%   2942    16.3%   18082   10.3%    0    0     SALES1      0.000   42991.370   4   (149.990,1044.000]

R返回的是：

https://stackoverflow.com/questions/32739093/what-are-the-available-chaid-summary-functions-in-r

我已经找到了进入树输出并处理它的方法，如下所示：

chaid regression tree to table conversion in r

在R或python中有没有函数可以获得SPSS类型的输出，或者必须在R中使用partykit包手动完成这些操作？

Answer 1

我最近用python为CHAID here写了一个开源包。

Answer 2

你有没有试过r-forge link的CHAID包？它在执行CHAID分析方面做得很好。然而，所有的变量都需要是分类的/因子，才能使其工作。