R 语言做决策树分析 如何提取决策规则？

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请问：用rpart函数做决策树时，如何提取出决策树的规则呢？用summary（fit）只能得到每个节点的信息，例如：
>  fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis)
> fit
n= 81

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

1) root 81 17 absent (0.79012346 0.20987654)  
   2) Start>=8.5 62  6 absent (0.90322581 0.09677419)  
     4) Start>=14.5 29  0 absent (1.00000000 0.00000000) *
     5) Start< 14.5 33  6 absent (0.81818182 0.18181818)  
      10) Age< 55 12  0 absent (1.00000000 0.00000000) *
      11) Age>=55 21  6 absent (0.71428571 0.28571429)  
        22) Age>=111 14  2 absent (0.85714286 0.14285714) *
        23) Age< 111 7  3 present (0.42857143 0.57142857) *
   3) Start< 8.5 19  8 present (0.42105263 0.57894737) *
我想得到的是提取出它的决策规则：
rule1: if start >= 8.5 and start >=14.5 then y= absent
请问，要想得到上述类似的决策规则，应该用哪个函数？
谢谢！

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关键词：如何提取 决策树 terminal Present Summary 如何 信息

求助啊！！

我觉得可以将规则导出为csv，然后以空格为隔断进行分列，再用excel的公式合并成你所要的样子

李会超 发表于 2014-12-6 13:38
我觉得可以将规则导出为csv，然后以空格为隔断进行分列，再用excel的公式合并成你所要的样子

谢谢！

我现在也遇到和楼主一样的问题了，请问楼主最后是怎么解决的？拜托！

boraborayolo 发表于 2016-5-1 09:21
我现在也遇到和楼主一样的问题了，请问楼主最后是怎么解决的？拜托！

没解决啊！你要是找到好的办法，还麻烦告诉我一下哈

mark，用R的xgboost包，同样想把训练好的模型导出，用SQL实现

Attribute usage:

        100.00%        train$f_MeasLocation
         86.79%   train$f_RoteSpeed
这个百分比是怎么来的？