Discussion :

[Kaoma]

Bonjour,
j'ai réalisé des random forest pour faire de la regression. Ainsi je peux dire quelles variables expliques le mieux mes variables a expliquer de types quantitatives.
Après avoir cherché sur internet je n'arrive pas a trouver de package permettant de mettre mes sorties sous formes d'arbres. Auriez vous un ou plusieurs packages a me conseiller pour mettre mes sorties sous forme graphique facilement explicables comme par exemple des arbres ?
Merci de votre aide
Céline

[mgdondon]

Bonjour,

Les packages reprtree ou partykit peuvent-il vous aider ?

• Package reprtree

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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library(randomForest)
library(reprtree)
model <- randomForest(Species ~ ., data=iris)
reprtree:::plot.getTree(model)

N.B. : Message d'erreur lors de l'installation du package reprtree depuis l'emplacement araastat/reprtree :

Erreur : C:/Users/dondon/AppData/Local/Temp/Rtmp06vIhZ/R.INSTALL20d4312320f4/reprtree/man/text.tree.Rd:41: Bad \link text
* removing 'C:/Users/dondon/R/win-library/4.0/reprtree'

Installation OK depuis l'emplacement skinner927/reprtree : devtools::install_github('skinner927/reprtree').

• Package partykit

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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library(partykit)
irisct <- ctree(Species ~ ., data = iris)
plot(irisct, type="simple")

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

plot(irisct, gp = gpar(fontsize = 8))

sources :

• https://stats.stackexchange.com/ques...mforestgettree
• https://github.com/araastat/reprtree...ment-535113912
• https://discuss.analyticsvidhya.com/...rest-in-r/2800
• https://stackoverflow.com/questions/...-in-r/38787433

Cordialement,

[Kaoma]

Bonjour,

je vous remercie c'est exactement le genre de package que je cherche
Je vais les regarder de plus près

Bonne journée
Céline