r闪亮的交互式决策树预测

Question

我目前正试图弄清楚如何制作一个Shiny应用程序，它接受用户输入并使用它们根据决策树创建预测。我的问题很简单，我认为可能归结为理解。

首先，我创建一个简单的树（使用树库）：

tr<-prune.tree(tree(Y~., dataset,split="gini"),best=4)

请注意，我有20个变量。

如果我绘制这个树，我看到这些变量中只有5个实际用于创建树。当然，在我的Shiny应用程序中，我希望用户必须输入尽可能少的信息。但是，只有当用户输入绝对所有内容（所有20个变量，即使只使用了5个变量）时，预测才有效。

这是我多次尝试解决这个问题：

首先我尝试创建一个只包含相关信息的数据框：

predict(tr,newdata=data.frame(PREVIOUS=1.6,CONS_PRICE_IDX=96,EMP_VAR_RATE=-3.1,CAMPAIGN=1.4,NR_EMPLOYED=5000),"class")

这会返回错误＆＃34; eval中的错误（expr，envir，enclos）：Object＆＃39; AGE＆＃39;找不到＆＃34; （年龄是另一个变量）。 （如果我使用＆＃39; list＆＃39;而不是＆＃39; data.frame＆＃39;），我会收到同样的错误。

然后我尝试创建以下数据框来计算所有变量，但仍然将未包含在树中的变量视为不相关：

predict(tr,newdata=data.frame(AGE=NULL,MONTH=NULL,DAY_OF_WEEK=NULL,PDAYS=NULL,POUTCOME=NULL,JOB=NULL,EURIBOR3M=NULL,CONS_CONF_IDX=NULL,MARITAL=NULL,EDUCATION=NULL,DEFAULTCREDIT=NULL,HOUSING=NULL,LOAN=NULL,CONTACT=NULL,PREVIOUS=1.6,CONS_PRICE_IDX=96,EMP_VAR_RATE=-3.1,CAMPAIGN=1.4,NR_EMPLOYED=5000),"class")

这会返回错误＆＃34; data.frame中的错误（AGE = NULL，MONTH = NULL，DAY_OF_WEEK = NULL，PDAYS = NULL，：   参数意味着不同的行数：0,1和＃34;

如果我在这里使用列表，那么我会收到错误＆＃34; model.frame.default中的错误（条款，newdata，na.action = na.pass，xlev = object $ xlevels）：   变量＆＃39; AGE＆＃39;＆＃34;

的无效类型（NULL）

基本上，我不明白为什么R似乎需要数据来确定实际上不包含在决策树中的数据。如果我填写每个值，预测将起作用，但对于用户来说这将是非常繁琐的。有没有办法解决这个问题？

提前致谢。

编辑：

我的树是用这个公式创建的：

tr<-prune.tree(tree(Y~., dataset,split="gini"),best=4)

看起来像这样：

检查实际使用的变量：

summary(tr)

Variables actually used in tree construction:
"PREVIOUS"       "CAMPAIGN"       "EMP_VAR_RATE"   "CONS_PRICE_IDX" "NR_EMPLOYED"

然后，创建以下树：

tr2<-prune.tree(tree(Y~PREVIOUS+CAMPAIGN+EMP_VAR_RATE+NR_EMPLOYED+CONS_PRICE_IDX, dataset,split="gini"),best=4)

收率：

正如你所看到的......这棵树完全不同，基本没用。