R C5.0はすべての葉について規則と確率を得る

Question

私の研究中にこの問題を解決すると思う。私はC5.0パッケージのためにthisのようなものを探しています。

SO答えで提供されるメソッドは、partyオブジェクトで機能します。ただし、C5.0パッケージはas.partyをサポートしていません。私のさらなる研究では、this commentが、C5.0パッケージのメンテナーがすでに関数をプログラムしていたが、エクスポートしていないことが分かった。

私は、これは動作するはずです素晴らしいと思ったが、残念ながら示唆された機能C50:::as.party.C5.0(mod1)でエラーが発生します：

error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE) : 
    cannot coerce class ""function"" to a data.frame 

感謝このエラーを解決するための任意の提案を。 のは、次の例を使ってみましょう：

library(C50) 
p = iris[1:4] 
t = factor(iris$Species) 
model = C50::C5.0(p,t) 
#summary(model) 

modParty = C50:::as.party.C5.0(model) 

Answer 1

問題は、式の方法とは対照的に、C5.0()のデフォルトの方法を使用するときに発生するようです。あなたはその後、as.party()変換が正常に動作し、後者を使用すると、あなたはそのためにすべての方法を適用することができる場合：

model <- C5.0(Species ~ ., data = iris) 
modParty <- C50:::as.party.C5.0(model) 
modParty 
## Model formula: 
## Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width 
## 
## Fitted party: 
## [1] root 
## | [2] Petal.Length <= 1.9: setosa (n = 50, err = 0.0%) 
## | [3] Petal.Length > 1.9 
## | | [4] Petal.Width <= 1.7 
## | | | [5] Petal.Length <= 4.9: versicolor (n = 48, err = 2.1%) 
## | | | [6] Petal.Length > 4.9: virginica (n = 6, err = 33.3%) 
## | | [7] Petal.Width > 1.7: virginica (n = 46, err = 2.2%) 
## 
## Number of inner nodes: 3 
## Number of terminal nodes: 4 

そして、あなたがリンクされ、他の議論のように予測したパスの選択：

pathpred(modParty)[c(1, 51, 101), ] 
##  response prob.setosa prob.versicolor prob.virginica 
## 1  setosa 1.00000000  0.00000000  0.00000000 
## 51 versicolor 0.00000000  0.97916667  0.02083333 
## 101 virginica 0.00000000  0.02173913  0.97826087 
##                rule 
## 1            Petal.Length <= 1.9 
## 51 Petal.Length > 1.9 & Petal.Width <= 1.7 & Petal.Length <= 4.9 
## 101      Petal.Length > 1.9 & Petal.Width > 1.7 

Iをなぜ、メソッドがデフォルトのインターフェースで動作しないのか分かりません。しかし、おそらく、必要なモデルフレームを設定することは難しいでしょう。あなたはこれについて、C50の管理者に依頼することを検討するかもしれません。