r - R partykit::ctree() 如何在选择相同 p 值的拆分变量时打破平局

Question

对于partykit::ctree对象中的节点 x，我使用以下行来获取节点上的拆分变量：

k=info_node(x)
names(k$p.value)

但是，此代码返回的节点的拆分变量与创建的树上的不同plot。事实证明，其中的三列k$criterion具有最小 p 值；IE

inds=which(k$criterion['p.value',]==k$p.value)
length(inds) #3

似乎将info_node(x)三个变量中的第一个返回为names(k$p.value)，但plot选择第三个。我想知道这种差异是否是由两个原因引起的：

1. 多个变量具有最小 p 值，并且有一种内部方法可以打破这种只选择一个拆分变量的关系。

2. 也许这三个变量的 p 值略有不同，但是由于 k$criterion 中的固定 p 值精度，它们似乎具有相同的 p 值。

任何见解表示赞赏！

标签： rpartyctree

Answer 1

比较是在对数 p 值范围内进行的，即在 p 值很小的情况下更可靠。如果 p 值仍然存在关联（在机器精度范围内），则根据相应检验统计量的大小打破关联。