rpart 對象是從創建的部分包,用於分類、回歸和生存樹的遞歸分區。
用法
# S3 method for rpart
axe_call(x, verbose = FALSE, ...)
# S3 method for rpart
axe_ctrl(x, verbose = FALSE, ...)
# S3 method for rpart
axe_data(x, verbose = FALSE, ...)
# S3 method for rpart
axe_env(x, verbose = FALSE, ...)
例子
# Load libraries
library(parsnip)
library(rsample)
library(rpart)
# Load data
set.seed(1234)
split <- initial_split(mtcars, prop = 9/10)
car_train <- training(split)
# Create model and fit
rpart_fit <- decision_tree(mode = "regression") %>%
set_engine("rpart") %>%
fit(mpg ~ ., data = car_train, minsplit = 5, cp = 0.1)
out <- butcher(rpart_fit, verbose = TRUE)
#> ✔ Memory released: 17.62 kB
# Another rpart object
wrapped_rpart <- function() {
some_junk_in_environment <- runif(1e6)
fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start,
data = kyphosis,
x = TRUE, y = TRUE)
return(fit)
}
# Remove junk
cleaned_rpart <- axe_env(wrapped_rpart(), verbose = TRUE)
#> ✔ Memory released: 8.06 MB
# Check size
lobstr::obj_size(cleaned_rpart)
#> 53.42 kB
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注:本文由純淨天空篩選整理自Davis Vaughan等大神的英文原創作品 Axing a rpart.。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。