Прогнозирование дерева регрессии с использованием rpart (набор данных iris)

Question

IRIS DATSET

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

dt3 [contents obtained from dt3][2]   

и график такой, как показано.

IRIS DATASET График дерева регрессии

Итак, мой вопрос: каковы параметры в определенных полях what is 2 ; 300 / 150 and 100% in root node при использовании дерева регрессии?Пожалуйста, помогите мне с решением.

Answer 1

Я не уверен, почему вы решили использовать распределение Пуассона с данными. Если вы не передадите параметр метода, он сгенерирует этот график -

Согласно документации rpart.plot (которую вы используете и не упомянули!) -

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

Таким образом, в первом узле, мажоритарном классе в сетозе, каждый класс имеет 33% вероятности и 100% наблюдений используются.Точно так же в зеленом узле, большинством классов является virginica, 98% данных принадлежит virginica, и 31% наблюдений присутствуют в этом узле.

Пожалуйста, Google перед публикацией здесь и обратитесь к документации.Плюс всегда дайте код, который вы использовали с данными.