PIB

rpart パッケージを用いると CART(Classification And Regression Tree) アルゴリズムによる決定木分析が出来る。
ただし rpart で決定木分析を行うには、度数分布表ではなく乗客毎の属性値をデータフレームとして用意する必要がある。

table() 関数でクロス集計した度数分布表は、as.data.frame() 関数でデータフレームに戻せる模様。
ただし as.data.frame() 関数でデータフレームに戻した場合、重複行は行として復元されず度数として Freq 列に集計されてしまう。
このため、rpart の決定木で分析するには、Freq 列のカウントを元に、重複行として復元することで、乗客毎のデータフレームを得なければならない。

GNU R は不慣れなので rep() 関数を使って無理やり戻すと以下のような感じ。
大量にフィールド数がある場合、手書きすると死ねるので、もう少し簡単に書けんものかと思うが、とりあえず今回はこれでお茶を濁しておく。

Titanic.dffreq=as.data.frame(Titanic)
Titanic.df=data.frame(
  Class   =rep(Titanic.dffreq[,"Class"   ],Titanic.dffreq[,"Freq"]),
  Sex     =rep(Titanic.dffreq[,"Sex"     ],Titanic.dffreq[,"Freq"]),
  Age     =rep(Titanic.dffreq[,"Age"     ],Titanic.dffreq[,"Freq"]),
  Survived=rep(Titanic.dffreq[,"Survived"],Titanic.dffreq[,"Freq"])
)

> Titanic.dffreq
   Class    Sex   Age Survived Freq
1    1st   Male Child       No    0
2    2nd   Male Child       No    0
...
32  Crew Female Adult      Yes   20

> Titanic.df
     Class    Sex   Age Survived
1      3rd   Male Child       No
2      3rd   Male Child       No
...
2201  Crew Female Adult      Yes

2019-01-25: 追記
Map() と無名関数を使うと以下のように書けた。

Titanic.dffreq=as.data.frame(Titanic)
Titanic.df=data.frame(Map(function(x) rep(x, Titanic.dffreq[,5]), Titanic.dffreq[,1:4]))

データフレームに対して Map() を用いると、行列が転置したリストになるので、改めてデータフレームに直してやる必要がある。

1:4 と 5 はデータのフィールド数に依存するので、差集合を求める setdiff(x,y) 関数を用いて以下のように書いた方が良いだろう。

Titanic.dffreq=as.data.frame(Titanic)
Titanic.df=data.frame(Map(function(x) rep(x, Titanic.dffreq[,"Freq"]), Titanic.dffreq[,setdiff(names(Titanic.dffreq),"Freq")]))

ここで、names() はフィールド名を得る関数、setdiff() は差集合を得る関数。

ただ、これでは、ぱっと見、何やってるかがよくわからない。
"Freq" フィールドを落とした上で、各行を "Freq" フィールドの回数重複させる、関数 deFreq(x) を作ったほうが分かり易いだろう。

deFreq = function(x) as.data.frame(Map(function(y) rep(y,x[,"Freq"]), x[,setdiff(names(x),"Freq")]))
Titanic.df = deFreq(as.data.frame(Titanic))

上で復元した乗員毎のデータフレーム Titanic.df を用いて、以下のようにすれば良い。
決定木の描画には rpart.plot を使うのが良いようだ。

library("rpart")
library("rpart.plot")

model=rpart(Survived~., Titanic.df)

svg("titanic.svg")
rpart.plot(model,type=4,extra=1)
dev.off()

> model
n= 2201

node), split, n, loss, yval, (yprob)
      * denotes terminal node

 1) root 2201 711 No (0.6769650 0.3230350)
   2) Sex=Male 1731 367 No (0.7879838 0.2120162)
     4) Age=Adult 1667 338 No (0.7972406 0.2027594) *
     5) Age=Child 64  29 No (0.5468750 0.4531250)
      10) Class=3rd 48  13 No (0.7291667 0.2708333) *
      11) Class=1st,2nd 16   0 Yes (0.0000000 1.0000000) *
   3) Sex=Female 470 126 Yes (0.2680851 0.7319149)
     6) Class=3rd 196  90 No (0.5408163 0.4591837) *
     7) Class=1st,2nd,Crew 274  20 Yes (0.0729927 0.9270073) *

• marketechlabo / Rで決定木分析（rpartによるCARTとrangerによるランダムフォレスト）
• 世界一やさしいデータ分析教室 / 2017-10-30: 【Ｒでランダムフォレスト 】スピワゴ小沢さんと井戸田さんのTweetを分類！
• 同志社大学 / 文化情報学部 / データサイエンス研究室 / [連載]　フリーソフトによるデータ解析・マイニング　第19回 ツリーモデル(木)

• GNU R
• 奥村 晴彦 / 2019-01-14: タイタニック号沈没事故，(Cochran-)Mantel-Haenszel検定，Simpsonのパラドックス