變更先驗機率
正如影片所提到的，你也可以調整先驗機率來建立決策樹。這是間接調整各類別誤分類重要性的一種方式。你可以在 rpart() 中另外指定一個引數來包含先驗機率。你要用的引數形式如下：
parms = list(prior=c(non_default_proportion, default_proportion))
rpart 套件已經在你的工作空間中載入。
本練習屬於課程
R 的信用風險建模
練習說明
- 修改提供的程式碼來建立決策樹，加入引數
parms，並將非違約比例設為 0.7、違約比例設為 0.3（兩者加總必須為 1）。另外也加入control = rpart.control(cp = 0.001)。 - 使用
plot函式與樹物件名稱來繪製決策樹。加入第二個引數 "uniform=TRUE" 以取得等長分枝。 - 使用
text()函式與決策樹物件名稱為樹加上標籤。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Change the code below such that a tree is constructed with adjusted prior probabilities.
tree_prior <- rpart(loan_status ~ ., method = "class",
data = training_set)
# Plot the decision tree
# Add labels to the decision tree