使用rpart (iris数据集)预测回归树

Question

虹膜数据集

dt3 = rpart(Species ~., control = rpart.control( minsplit = 10, maxdepth = 5),data=iris , method = "poisson")  

dt3 [contents obtained from dt3][2]   

图如图所示。

虹膜数据集回归树图

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所以我的问题是，当使用回归树时，特定盒子what is 2 ; 300 / 150 and 100% in root node中的参数是什么？请帮我解决这个问题。

Answer 1

我不知道你为什么决定对数据使用泊松分布，如果你不传递方法参数，它将生成这个图-

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根据rpart.plot文档(您使用但没有提到！)-

Each node shows
- the predicted class
- the predicted probability of each class,
- the percentage of observations in the node.

因此，在第一个节点中，setosa中的多数类，每个类都有33%的概率，并且100%的观察值被使用。同样，在绿色节点中，大多数类是virginica，98%的数据属于virginica，31%的观察值出现在该节点。

在这里发帖之前，请先在谷歌上搜索，并参考文档。另外，一定要给出你用来处理数据的代码。