读取R中随机森林中的分类值拆分

Question

我有一个数据集，其中包含各种类别变量，而没有数字变量。我通过以下方式将变量转换为有序因子：

df$colA= factor(df$colA,levels=unique(df$colA), ordered=TRUE)

现在，我正在制作一个随机森林模型，然后使用以下代码制作一棵树：

getTree(model.rf, 1, labelVar=TRUE) #model.rf is the model created using df and various columns

我得到的树如下：

        left daughter   right daughter   split var  split point   status    prediction
1                   2           3               colA        1.5         1        <NA>


2                   4           5               colB         2.5         1       <NA>  

以此类推。...

问：

我的split var都是有序因子分类变量。现在如何将分割点解释为1.5或2.5。我不能说分裂是在两组之间。

进一步说明：假设ColA是性别为M或F的性别，而ColB是Weight且性别为{{1}的性别} High Medium。

现在向利益相关者解释一下，我不能说性别在男性和女性之间，而体重在中高之间

在处理分类变量时，有人可以帮助我解释RF树吗？