从Stacked Caret模型绘制最终决策树

Question

我想从最终的叠加插入符合集模型中绘制决策树。

我使用插入符号运行了一个堆叠的集合。我的2级是rplot，我在其中建立了最终的测试模型和预测片。但是，我不知道如何根据这个模型构建实际的决策树图。

我的最终测试模型是：

test_model <- train(blenderData[,predictors], blenderData[,labelName],
                     method='rpart', trControl=myControl)

preds <- predict(object=test_model, testingData[,predictors])

从这里我可以计算曲线下的面积，但我想实际绘制决策树。我不知道如何去做。有人可以帮忙吗？我对此很新。

Answer 1

你可以尝试visNetwork包：

library(visNetwork)
library(caret)

test_model <- train(iris[,1:4], iris[,5],
                     method='rpart')

visTree( test_model$finalModel)

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