决策树中的值，看不懂呢！

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这个红框的数值是怎么计算的来的？

1. fit <- rpart(Kyphosis~Age + Number + Start,  
   
2.              data=kyphosis, method="class",control=ct,  
   
3.              parms = list(prior = c(0.65,0.35), split = "information"));  
   
4. library(rpart.plot);  
   
5. rpart.plot(fit, branch=1, branch.type=2, type=1, extra=102,  
   
6.            shadow.col="gray", box.col="green",  
   
7.            border.col="blue", split.col="red",  
   
8.            split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树");  

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关键词：决策树 看不懂 fit

你用summary(fit)，就能看到详细的信息了。

叶子节点中的占比求和等于百分百；对于一棵子树来说，根结点的占比等于其下一个节点的占比之和；对于每一个叶子节点来说，比如9/10，说明的是该叶子节点有10个样本，其中9个训练的结果是正确分类。

start >12 的 46个， 占总样本81个的 57%。   这46个里有44个  absent
Start <12的  35个， 占用样本的43%     ，35个例有15个是  present（也就是说另20个是 absent）
所以是 64个 absent 。  对应最上的方块  64/81

jameschin007 发表于 2018-1-17 11:40
start >12 的 46个， 占总样本81个的 57%。   这46个里有44个  absent
Start

start>12的样本有51个，其中absent是46 个，46/81=0.57,这个44是什么意思？

jameschin007 发表于 2018-1-17 11:40
start >12 的 46个， 占总样本81个的 57%。   这46个里有44个  absent
Start

start>12的样本有51个，其中absent是46 个，46/81=0.57,这个44是什么意思？

露露的家园2012 发表于 2018-1-17 15:10
start>12的样本有51个，其中absent是46 个，46/81=0.57,这个44是什么意思？

节选自summary(fit)中的结果：

Node number 2: 46 observations
  predicted class=absent   expected loss=0.08436911  P(node) =0.4880515
    class counts:    44     2
   probabilities: 0.916 0.084