事前確率を変更する

動画で説明したように、事前確率を変更して決定木を作成することもできます。これは、各クラスの誤分類の重要度を間接的に調整する方法です。rpart() の中に追加の引数を指定して、事前確率を含めることができます。目的の引数は次の形式です。

parms = list(prior=c(non_default_proportion, default_proportion))

rpart パッケージはすでにワークスペースに読み込まれています。

提供されたコードを変更して、引数 parms を含め、非延滞（non-default）の比率を 0.7、延滞（default）の比率を 0.3 に設定して（合計は常に 1 になるようにします）、決定木を構築してください。さらに、control = rpart.control(cp = 0.001) も含めます。
関数 plot と木のオブジェクト名を使って決定木をプロットします。枝の長さを等しくするため、第二引数に "uniform=TRUE" を追加します。
関数 text() と決定木オブジェクト名を使って、木にラベルを追加します。