如何使用rpart解释异常的决策树输出（多类）

Question

我正在尝试使用rpart包绘制决策树，并且确实与其输出相混淆。值得注意的是，在第三节点，如何从城市生产农业和采矿类？

我认为应该是农业和城市而不是农业和采矿业。 这是我的代码

df<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/tuyenhavan/Statistics/Dataset/Landsat_Data.csv")

library(rpart)

library(rpart.plot)
set.seed(123)

dt<-rpart(Land_cover~., data=df)

rpart.plot(dt,cex=0.35)

请帮我解释一下。谢谢

Answer 1

节点显示所有响应类别的相对频率以及多数表决，即最常见的类别。如果存在关系，那么最常见的类别中的第一个将显示为多数投票（当然，这有点任意选择）。

因此，在根节点中，所有类别都以20％的相同频率出现，而＃34;农业＆＃34;显示为多数投票，因为它按字典顺序排列第一类。

类似地，在节点3中（对于Band1＆gt; = 0.03599656）＆＃34; Urban＆＃34;和＆＃34; Water＆＃34;仍然是最常见的类别（200观察= 24.969％）。因此＆＃34; Urban＆＃34;被列为多数票。