R中的决策树-从特定分支中提取数据答案

【问题标题】：decision tree in R- extract data from a specific branchR中的决策树-从特定分支中提取数据
【发布时间】：2017-10-18 18:06:22
【问题描述】：

我正在尝试使用 rpart 和 partykit 构建分类决策树，我想知道这些包（或任何包，就此而言）中是否有任何函数允许我创建包含来自特定子树的数据的数据集或分支？

我知道我可以使用 DT 规则从原始数据集中手动创建子集，但我正在尝试自动化某些过程并发现该功能对我有很大帮助。

例子：

library (rpart)
library(partykit)

data("Titanic", package = "datasets")
ttnc <- as.data.frame(Titanic)
ttnc <- ttnc[rep(1:nrow(ttnc), ttnc$Freq), 1:4]
names(ttnc)[2] <- "Gender"

rp <- rpart(Survived ~ Gender + Age + Class,  data = ttnc)
prp <- as.party(rp)

prp[5]

假设我想从子树 #5 中提取数据，这些包中是否有任何函数允许我这样做？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： decision-tree extraction rpart party

【解决方案1】：

除了@JakobGepp 发布的解决方案，您还可以使用partykit 提供的data_party() 函数：

data_party(prp, id = 5)

本质上，这与 Jakob 手动明确地在内部执行的操作相同。

【讨论】：

谢谢！这很有帮助！
不客气。如果我和 Jakob 的回答对您有用，请考虑支持他们:-)

【解决方案2】：

我不知道你是不是用DT规则的意思，但是你可以使用partykit包的predict()函数来预测节点/分支，然后根据你的子树拆分数据。

ttnc$Node <- predict(prp, newdata = ttnc, type = "node")

subtree <- subset(ttnc, Node == 5)

【讨论】：

谢谢！这就是我要找的！