自定义回归树节点答案

【问题标题】：Customize regression tree nodes自定义回归树节点
【发布时间】：2018-06-26 19:52:00
【问题描述】：

我使用 rpart 包构建了以下回归树。我不得不将变量重命名为字母顺序，因为原始名称很长。现在我已经完成了分析，我希望将（相关的）4 个拆分重新命名为它们原来的长名称。如何访问拆分标签？我知道这对于 rpart.plot 包是可能的，但我想坚持使用partykit 绘图布局，因为我希望在节点中有箱线图。

有什么解决办法吗？

【问题讨论】：

如果您向reproducible example 提供示例输入数据和用于运行模型的代码，会更容易为您提供帮助。这样我们就可以测试和验证可能的解决方案。
library('rpart') library('partykit') library('party') tmp <- read.table('Example.csv',header=FALSE,sep=' ') names(tmp) <- c('U','X','AC','AD','AY') ###############Regression tree############## tree.model <- rpart(U ~ X + AC + AD + AY,data=na.omit(tmp)) plot(as.party(tree.model))
示例文件在这里：dropbox.com/s/d7146r368c46p4c/Example.csv?dl=0
没人提示吗？

标签： r tree regression rpart party

【解决方案1】：

我建议不要在之后进行调整，而是保持变量名称同步。但要更改图中使用的标签，您只需更改 names(party_object$data)。

作为一个简单的可重现示例，考虑iris 数据：

library("rpart")
library("partykit")
data("iris", package = "datasets")
names(iris)
## [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width"  "Petal.Length" "Petal.Width"  "Species"

现在我们将数据中的名称更改为缩写：

names(iris) <- c("SL", "SW", "PL", "PW", "S")

然后生长rpart()树并将其转换为party：

rp <- rpart(S ~ SL + SW + PL + PW, data = iris)
py <- as.party(rp)
plot(py)

然后我们可以简单地重新标记$data 中的变量（注意顺序改变了，首先列出响应）并再次绘制：

names(py$data)
## [1] "S"  "SL" "SW" "PL" "PW"
names(py$data) <- c("species", "sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width")
plot(py)

使用这个经过调整的party 对象，大多数事情都应该完全正常。但是，formula 和 data 中的变量名称现在不同步。这可能会导致某些设置出现问题。但是绘图应该没问题。

【讨论】：