CART决策树中的拆分冲突

Question

我目前在R中使用决策树（CART），包 rpart 和拨浪鼓进行分类。

在训练我的CART树之后，我发现一些规则相互冲突。请考虑以下树，红色圆圈表示冲突的规则。

在父节点中，拆分为CHWC.VLV＆gt; = 15;如果这是真的你离开了树，如果它是假的，你就在树上。在左边，我们发现子节点的规则是CHWC.VLV＆lt; 15.然而，基于父节点中的分裂规则，我不希望树的这一部分中的任何观察值具有值CHWC.VLV＆lt; 15。

有人知道这种明显冲突的原因吗？

Answer 1

这类问题通常来自于在输出CART树时不使用足够的精度数字输出。举个简单的例子，让我们考虑以下数据集：

library(rpart)
mod <- rpart(outcome~CHWC.VLV)
library(rpart.plot)
prp(mod)

我们可以用以下方式训练和绘制我们的CART模型：

CHWC.VLV >= 15

lm75_detect()

这似乎是一个矛盾，因为根节点的左子树应该具有所有值CHWC.VLV < 15，但下一个分割是prp(mod, digits=4) 。然而，在绘制更准确的数字时，我们发现这实际上并不矛盾：

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