如何在rpart中设置树的最小深度？ / Rpart树只使用一个观察

Question

我正在处理一个项目，我需要根据导入R的数据集制作决策树。数据集包含155个观察值和24个属性+类。我使用rpart包创建了一个树。然而，树出来很简单，只有一个分裂（像倒置的V）。我尝试了各种rpart.control组合，但没有任何效果。我怀疑我的树只使用了一个观察点，这就是为什么树很简单的原因。任何想法如何解决它将不胜感激:)这是我的代码：

tree_01<-rpart(data=training.data, formula=class~.) #,control=rpart.control(minsplit=5))

Answer 1

尝试使用较小的复杂性参数cp，默认设置为0.01。它必须在?rpart.control定义。

如何使用它的示例：

rpart(formula, data, control = rpart.control(cp = 0.001))