我想构建一个决策树，但我的因变量中有 4 个类别 (1,2,3,4(。如何构建？我熟悉可用于二进制因变量的 rpart 包。我认为如果我们有更多的类别，那么我们需要建立CHAID模型。请指教。
data<-rpart(cluster, indvariable, data=segmentation, control=rpart.control(cp=0.01)
集群是我的因变量，有 4 个类别。
提前谢谢。
我不认为做多类模型与二元分类有任何不同，你说你已经知道了。
您是否尝试过这样的语法？
treemodel = rpart(class ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5, data = df)