He utilizado rpart.control
para minsplit=2
, y obtuvo los siguientes resultados de rpart()
la función. Para evitar sobreajustar los datos, ¿necesito usar splits 3 o splits 7? ¿No debería usar splits 7? Por favor hagamelo saber.
Variables realmente utilizadas en la construcción de árboles:
[1] ct_a ct_b usr_a
Root node error: 23205/60 = 386.75
n= 60
CP nsplit rel error xerror xstd
1 0.615208 0 1.000000 1.05013 0.189409
2 0.181446 1 0.384792 0.54650 0.084423
3 0.044878 2 0.203346 0.31439 0.063681
4 0.027653 3 0.158468 0.27281 0.060605
5 0.025035 4 0.130815 0.30120 0.058992
6 0.022685 5 0.105780 0.29649 0.059138
7 0.013603 6 0.083095 0.21761 0.045295
8 0.010607 7 0.069492 0.21076 0.042196
9 0.010000 8 0.058885 0.21076 0.042196
Respuestas:
La convención es usar el mejor árbol (error relativo de validación cruzada más bajo) o el árbol más pequeño (más simple) dentro de un error estándar del mejor árbol. El mejor árbol está en la fila 8 (7 divisiones), pero el árbol en la fila 7 (6 divisiones) realiza efectivamente el mismo trabajo (
xerror
para el árbol en la fila 7 = 0.21761, que está dentro (más pequeño que)xerror
del mejor árbol más un estándar error,xstd
(0.21076 + 0.042196) = 0.252956) y es más simple, por lo tanto, la regla de error estándar 1 lo seleccionaría.fuente