Rpart：予測が悪い一般的なルールの感度

Question

これはあまりにも曖昧ではないが、私は大きなクラスの不均衡（1％のヒット率）といくつかの貧弱な予測子を持つ決定木を構築したいと思う。

Rpartのデフォルト設定では、ツリーを分割しないで、感度（cp）を変更しようとしましたが、本当にヒット率の低いグループ（50％）を分離しようとしているようです。

より大きなグループをより低い（5％のような）ヒット率で隔離するより一般的なルールを見つけることができてうれしいです。それ以上は必要ありません。

感度が低く、ミニバケツも役に立たないようです。

データセットの一般的なルールを取得するためにRパートの設定を使用することはできますか？

Answer 1

この情報を使って、私はCPとminsplitを低くすると思います。うまくいけば、私は下に提示されたクラスをオーバーサンプリングするでしょう。それが役に立てば幸い！