パーシャルレスポンスプロットの作成：フィーチャの名前を決定できません

Question

hereのようにパーシャルレスポンスプロットを作成します。次のように私は（完全に、12個の機能と1クラス変数）私のrandomForestモデルを訓練された：

fit <- randomForest(as.factor(Y) ~ TIME_1 + TIME_2 + TIME_3 + DURATION_1 + DURATION_2 + DURATION_3 + 
        VALUE_1 + VALUE_2 + VALUE_3 + 
        Weekday_1 + Weekday_2 + Weekday_3, 
        data=train, 
        importance=TRUE, 
        ntree=50) 

その後、私はプロットを得るために、このコードを実行されますが、変数名を検出することができないように見えます。特に、何らかの理由でimportanceOrderは102のような値を返しますが、私は12のフィーチャしか持っていません。

importanceOrder=order(-fit$importance) 
importanceOrder 
    [1] 102 108 101 107 111 129 117 109 100 132 106 110 105 118 122 127 104 130 123 125 103 124 121 
[24] 116 115 119 120 126 131 128 112 113 114 36 42 45 35 41 38 63 69 66 34 68 44 75 
[47] 74 64 61 58 96 43 99 78 30 2 33 67 37 8 49 1 40 71 3 76 50 73 7 
[70] 10 91 51 94 9 97 70 77 25 83 27 28 53 4 82 39 31 59 17 84 93 19 18 
[93] 5 92 26 16 85 86 54 11 72 29 20 95 55 56 87 88 22 24 90 89 21 23 48 
[116] 46 57 79 81 32 13 6 15 14 98 80 12 65 47 62 52 60 

names=rownames(fit$importance)[importanceOrder][1:15] 
names 
[1] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 

par(mfrow=c(5, 3), xpd=NA) 
for (name in names) 
+ partialPlot(fit, train, eval(name), main=name, xlab=name,ylim=c(-.2,.9)) 

Error in `[.data.frame`(pred.data, , xname) : undefined columns selected 

Answer 1

私はあなたがfit$importanceの構造を見れば、それは働いていない理由、それは少し明確になるだろうと思います。

配列全体ではなく、最後の列fit$importanceに基づいて注文したいだけです。

library(randomForest) 
fit <- randomForest(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + 
         Petal.Length + Petal.Width, 
        data=iris, importance=T, ntree=50) 

fit$importance 

# setosa versicolor virginica MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGini 
# Sepal.Length 0.05176523 0.03398421 0.05009963   0.04412921  12.464634 
# Sepal.Width 0.01846554 0.01564288 0.01006655   0.01486503   3.512521 
# Petal.Length 0.23199887 0.23484289 0.33840220   0.27046565  38.386311 
# Petal.Width 0.41265955 0.30366844 0.26475770   0.32568744  44.906934 

importanceOrder<-order(-fit$importance[,'MeanDecreaseGini']) 

names<-rownames(fit$importance)[importanceOrder][1:4] 

par(mfrow=c(2, 2), xpd=NA) 
for (name in names) partialPlot(fit, iris, eval(name), main=name, xlab=name)