Многовариантные деревья классификации в R
Я ищу совет по созданию деревьев классификации, где каждое разделение основано на нескольких переменных. Немного предыстории: я помогаю спроектировать систему классификации растительности, и мы надеемся использовать алгоритм дерева классификации и регрессии, чтобы как классифицировать новые вегетарианские данные, так и создавать (или, по крайней мере, помогать создавать) визуальные ключи, которые можно использовать в публикациях. Данные, которые я использую, представлены в виде данных сообщества, с видами деревьев в виде столбцов и наблюдениями в виде строк, а первый столбец является фактором с классами. Я также добавлю, что я очень новичок в этом типе анализа, и хотя я пытался прочитать о нем как можно больше, вполне вероятно, что я упустил некоторые простые, но важные аспекты. Мои извенения.
Теперь проблема: R имеет отличные пакеты и отличную документацию для классификации с одномерными разбиениями (например, rpart, partykit, C5.0). Однако в идеале я хотел бы иметь возможность создавать деревья классификации, в которых каждое разделение основывалось на нескольких критериях - поэтому вместо каждого разделения, имеющего одно решение (например, "Процентное покрытие видов А> 6,67"), оно будет иметь несколько (Процентное покрытие видов А> 6.67 И Процентная доля видов В < 4.2). У меня было много проблем с поиском пакетов, способных выполнять многомерное разбиение и создавать деревья. Этот ответ: https://stats.stackexchange.com/questions/4356/does-rpart-use-multivariate-splits-by-default был очень полезен, и я попробовал все предложенные там пакеты для многомерного разбиения. Prim выполняет многомерное разбиение, но не создает деревья; пакет partDSA, кажется, в некоторой степени то, что я ищу, но он также создает только деревья с одним критерием для разделения; пакет optpart также не может создавать деревья классификации. Если у кого-нибудь есть совет, как мне создать дерево классификации на основе метода многомерного разбиения, это было бы очень полезно.
Кроме того, это мой первый вопрос, и я очень открыт для предложений о том, как задавать вопросы. Я не чувствовал, что в этом случае будет полезно привести пример, но при необходимости я легко могу.
Большое спасибо!