如何解决R 中 rpart 的 prp() 函数仅绘制单个叶节点为什么？
我正在学习如何在 R 中编码以进行机器学习。我正在使用 rpart 来完成繁重的工作。然而，当我去绘制我的决策树时，只绘制了一个叶节点“是”。我使用信息增益手动创建了决策树。树应该有三层节点。
这是 R 给我的。
这是我的 R 代码。
library(FSelector)
library(rpart)
library(rpart.plot)
library(caret)
library(dplyr)
library(data.tree)
library(caTools)
table <- read.csv("play-data.csv")
table <- select(table,Outlook,Temperature,Humidity,Windy,Play)
table <- mutate(table,Outlook = factor(Outlook),Temperature = factor(Temperature),Humidity = factor(Humidity),Play = factor(Play))
tree <- rpart(Play ~ Outlook + Temperature + Humidity + Windy,data = table)
prp(tree)
这是来自“play-data.csv”的数据。
数据被正确读入，选择和变异函数似乎也很好。所以我不知道是什么给的。我尝试在谷歌上搜索这个问题，但只找到了一个关于它的其他主题，没有我能理解的简洁答案。
解决方法
因为您使用了 .antMatchers("/api/authenticate").permitAll()
.antMatchers("/api/**").authenticated()
.antMatchers("/management/**").hasAuthority(AuthoritiesConstants.ADMIN)
.antMatchers("/auth/*").hasAnyAuthority("ADMIN","USER")
的默认设置，所以您得到了一个具有单个节点的树。文档有点间接。该文档告诉您有一个名为 rpart 的参数，并显示“请参阅 rpart.control”。如果您点击查看 rpart.control 的文档，您将看到有一个名为 control 的参数，它被描述为“节点中必须存在的最小观察数才能尝试进行拆分.”默认值为 20，您总共只有 14 个数据点。它不会分裂根节点。相反，使用 minsplit 将 rpart.control 设置为较低的值（尝试 2）。
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