reactiveValues（）でShinyの動的C5.0デシジョンツリーをプロットする

Question

私はShinyアプリケーションを開発しており、必要に応じて依存/独立変数を選択し、C5.0を実行してサマリーとツリープロットを生成します。しかし、plotメソッドでプロットを生成すると、適切なオブジェクトが見つかりませんでした。これは拡張質問のPlotting a dynamic C5.0 decision tree in Shinyです。 plot方法は、親切にコードを見つけるreactiveValue()オブジェクトではなく、単純なデータフレームにirisを変換した後、再度失敗：

# ui.R 
library(shiny) 

fluidPage(
    titlePanel('Plotting Decision Tree'), 
    sidebarLayout(
    sidebarPanel(
     h3('iris data'), 
     uiOutput('choose_y'), 
     uiOutput('choose_x'), 
     actionButton('c50', label = 'Generate C5.0 summary and plot') 
    ), 
    mainPanel(
     verbatimTextOutput('tree_summary'), 
     plotOutput('tree_plot_c50') 
    ) 
) 
) 

# server.R 
library(shiny) 
library(C50) 

function(input, output) { 
    output$choose_y <- renderUI({ 
    is_factor <- sapply(iris, FUN = is.factor) 
    y_choices <- names(iris)[is_factor] 
    selectInput('choose_y', label = 'Choose Target Variable', choices = y_choices) 
    }) 

    output$choose_x <- renderUI({ 
    x_choices <- names(iris)[!names(iris) %in% input$choose_y] 
    checkboxGroupInput('choose_x', label = 'Choose Predictors', choices = x_choices) 
    }) 
    # tranforming iris to reactiveValues() object 
    react_vals <- reactiveValues(data = NULL) 
    react_vals$data <- iris 

    observeEvent(input$c50, { 
    form <- paste(isolate(input$choose_y), '~', paste(isolate(input$choose_x), collapse = '+')) 
c50_fit <- eval(parse(text = sprintf("C5.0(%s, data = %s)", form, 'react_vals$data'))) 
    output$tree_summary <- renderPrint(summary(c50_fit)) 
    output$tree_plot_c50 <- renderPlot({ 
     plot(c50_fit) 
    }) 
    }) 
} 

Answer 1

マイ推測がplot方法は、グローバルな環境でのreact_valsを探しているということです。その場合は、<<-を使用して、地球環境の変数にirisを代入するのが簡単な解決方法です（理想的ではありません）。では、あなたのserver.R：

# tranforming iris to reactiveValues() object 
react_vals <<- reactiveValues(data = NULL) 
react_vals$data <<- iris 

---

簡単な実験は私の推測を確認。機能にC5.0()、その後plot()をラップすると、エラーがスローされます。

library(C50) 
test <- function(dat) { 
    fit <- C5.0(Species ~ Sepal.Length, dat) 
    plot(fit) 
} 

test(iris) 
# Error in is.data.frame(data) : object 'dat' not found