Question

我找到了一种使用sunburstR-package从rpart绘制决策树解决方案的方法。要绘制朝阳图，必须具有代表序列的data.frame。我将决策树结果修改为如下所示的顺序

决策树的结果

rpart(Species~.,data=iris)

n= 150 

node), split, n, loss, yval, (yprob)
      * denotes terminal node

1) root 150 100 setosa (0.33333333 0.33333333 0.33333333)  
  2) Petal.Length< 2.45 50   0 setosa (1.00000000 0.00000000 0.00000000) *
  3) Petal.Length>=2.45 100  50 versicolor (0.00000000 0.50000000 0.50000000)  
    6) Petal.Width< 1.75 54   5 versicolor (0.00000000 0.90740741 0.09259259) *
    7) Petal.Width>=1.75 46   1 virginica (0.00000000 0.02173913 0.97826087) *

朝阳的顺序：

sequences_1<-1
sequences_1<-data.frame(sequences_1)
sequences_1[1:3,]<-1
sequences_1$V1[1]<-"Petal.Length<_2.45-setosa"
sequences_1$V1[2]<-"Petal.Length>=2.45-Petal.Width<_1.75_54_5-versicolor"
sequences_1$V1[3]<-"Petal.Length>=2.45-Petal.Width>=1.75_46_1-virginica"
sequences_1$V2[1]<-50
sequences_1$V2[2]<-54
sequences_1$V2[3]<-46
sequences_1$sequences_1<-NULL

绘制森伯斯特：

library(sunburstR)
sunburst(sequences_1,count=TRUE)

我手动完成了朝阳图的序列。有人知道如何从rpart决策树的结果像上面那样自动构建序列吗？

Answer 1

d3r提供了功能d3_party，用于将rpart/partykit转换为d3层次结构。 sunburst可以使用d3_party的结果进行少量修改，将"rule"更改为"name"。这不是理想的方法，但是在大多数情况下可以正常工作。

library(rpart)
library(d3r)
# d3_party requires partykit
# install.packages("partykit")
library(sunburstR)

rp <- rpart(Species~.,data=iris)
rp_d3 <- d3_party(rp)

# one trick/hack required since sunburst expects
#   name but d3_party gives rule
#   this is ugly but let's replace all "rule" with "name"
#   with gsub
rp_d3 <- gsub(
  x = rp_d3,
  pattern = '"rule":',
  replacement = '"name":'
)

sunburst(
  rp_d3,
  valueField = "n",
  sumNodes = FALSE,
  count = TRUE,
  legend = FALSE
)

用森伯斯特视图绘制rpart决策树模型

1 个答案: