party

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    私はconstparty決定木(カスタマイズされた分割規則)を作成し、ツリー結果を印刷しました。結果は次のようになります。 Fitted party: [1] root | [2] value.a < 1651: 0.067 (n = 1419, err = 88.6) | [3] value.a >= 1651: 0.571 (n = 7, err = 1.7) 私は、ターミナルノード

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    パッケージパーティキットでは、プレディクタと分割を指定してカスタムツリーを構築する方法があります。例: data("WeatherPlay", package = "partykit") #create a split sp_o <- partysplit(3L, breaks = 75) #create a node n1 <- partynode(id = 1L, split =

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    内のカテゴリは、私がpartykitパッケージを使用すると、次のエラーメッセージに遭遇: Error in matrix(0, nrow = mi, ncol = nl) : invalid 'nrow' value (too large or NA) In addition: Warning message: In matrix(0, nrow = mi, ncol = nl) : NA

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    nodeapply(info_node)関数からの情報を抽出しようとしています。 リストの情報をノードIDに抽出して後で処理できるように、プロセスを自動化したいと考えています。 次のように例:私はノードのシリーズから情報を抽出する関数を作成するノード上で5 のレコード数を抽出するために、上記のコードを使用し data("cars", package = "datasets") ct <- ctr

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    私はctreeを作成しており、さらに編集したいと思っています。 私のコードは次のとおり plot(ct, main = expression('Suitable Brook Trout Habitat (m'^2*'/100m'^2*')'), inner_panel = node_inner(ct, fill = c("white"), id = FALSE), t

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    partykitパッケージは、意思決定ツリーを素敵に表現します。私がそれを持っている唯一の問題は、ラベルが長くて重なっているときです。これらのラベルを移動させてそれを防ぐことはできますか(下の写真の青い矢印を参照)

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    〜70k観測と〜105変数のデータセットでcforest(partyパッケージ)を実行しようとしていますが、そのうちの1つが応答変数(バイナリ)です。 フォレストの具体的な情報はmtry = 10, ntree = 50, maxsurrogate = 3です。 cforest(2時間50分)の作成には時間がかかりすぎます。たとえば、rangerは500本の木では6分、mtry=10では6分かかり

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    私はパーティーキットパッケージのctree分類決定木を訓練しました。私は、葉のノードだけでなくサブツリーの分類確率を計算する必要があります。 リーフ1(120観測):0.45 葉2(160観測):0.49 リーフ3(190観測):0.83 ため だから、例えばサブツリーは、以下の確率で3つのリーフ・ノードで構成されている場合この仮説的なサブツリーは、 120 * 0.42 + 160 * 0.49

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    パーティセットパッケージを使用してデータセット上にモデルベースパーティショニング(MOB)ツリーを作成しました。私たちのデータセット内のどの観測値がそのルールを通過して各ノードに入るかを知る方法があるかどうかは疑問でした。 (私はツリールール上の各ノードベースのための別々のデータフレームを持っている)。

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    2答えて

    rpartとpartykitを使用して分類決定木を構築しようとしていますが、これらのパッケージ(またはそのパッケージについては何も問題ありません)私は特定のサブツリーまたはブランチからのデータを含むデータセットを作成しますか? 私は手動でDTルールで設定された元のデータからサブセットを作成することができますが、特定のプロセスを自動化しようとしており、その機能が非常に助けになることがわかりました。