Оценка оценки склонности в R с использованием rpart
Я пытаюсь оценить баллы предрасположенности в R. Под этим я подразумеваю, что я пытаюсь оценить вероятность того, что человек выберет лечение, где выбор лечения является бинарной переменной. Обычно люди используют логит или пробит, чтобы оценить их. Я думал об использовании деревьев регрессии.
Можно ли использовать метод rpart "anova" для оценки предрасположенности? Я думаю, что не могу использовать дерево классификации, потому что это дает бинарный результат, в то время как я хочу, чтобы функция оценки непрерывной склонности, то есть, как изменяется вероятность лечения при изменении непрерывных объясняющих переменных.
Я использую следующую команду, где x и z - непрерывные объясняющие переменные, а d - двоичная переменная лечения, и все 3 наблюдаются для каждого человека, и я хочу оценить P(D=1|X,Z).
cart = rpart(d~x+z, data=data, method="anova")
data[,pz_c:=predict(cart, type = "vector")]
где первая команда оценивает склонность, а вторая добавляет прогнозируемые склонности к набору данных для каждого человека.