这是我的决策树 R 脚本：

    library(caret)
    library(rpart.plot)
    library(plyr)
    library(dplyr)
    library(rpart)
    
    data("iris")
    
    names(iris) = tolower(names(iris))
    
    table(iris$species)
    suppressMessages(library(caret))
    
    index = createDataPartition(y=iris$species, p=0.7, list=FALSE)
    
    train = iris[index,]
    test = iris[-index,]
    
    trainctrl <- trainControl(method = "cv", number = 5, verboseIter = FALSE)

dt.model <- train(species~., data=train, method = "rpart", 
                  tuneLength = 10,
                  preProcess = c("center", "scale"),
                  trControl = trainctrl,
                  metric="Kappa")

dt.predict <-predict(dt.model, test)
confusionMatrix(dt.predict, test$species)

rpart.plot(dt.model$finalModel)
varImp(dt.model)

我的功能重要性是：

> varImp(dt.model)
rpart variable importance

             Overall
petal.width   100.00
petal.length   96.95
sepal.length   45.08
sepal.width     0.00

有没有办法考虑减少花瓣宽度？例如，我希望我的树使用比花瓣宽度更多的花瓣长度和萼片长度。是否可以？

我的问题是，在我使用决策树的数据集中，一个变量 x 的使用比其他变量多。然而，这个 x 变量会影响另一个 y 变量的值，该变量实际上是我的类的特征。以 Iris 为例：这就像说petal.length 与petal.width 成比例相关，即：

petal.width petal.length class
1            4           Virginica
1            6           Setosa
2            6            Virginica
2            7            Setosa

我的模型将基础类更多地区分为我的数据集的“petal.width”而不是“petal.lenght”。为此，我想对这些特征赋予不同的权重