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glmtree가 생성되었으며 내 트리 요약과 줄거리 모두에 오류가 표시됩니다.Partykit glmtree : 트리 요약에 오류가 표시됩니다.
나는 ERR 내 나무 요약에 표시 한 것으로plot(output_tree, type="simple")
하지만 방법에 의해 플롯에 표시되는 ERR을 관리해야
: 내 나무는 차단하지만 ERR을 가지고
glmtree가 생성되었으며 내 트리 요약과 줄거리 모두에 오류가 표시됩니다.Partykit glmtree : 트리 요약에 오류가 표시됩니다.
나는 ERR 내 나무 요약에 표시 한 것으로plot(output_tree, type="simple")
하지만 방법에 의해 플롯에 표시되는 ERR을 관리해야
: 내 나무는 차단하지만 ERR을 가지고
glmtree
에 가로 채기가있는 경우 일정한 크기의 나무 (클래스 constparty
)로 강제 변환 할 수 있습니다. 기본적으로 계수는 각 리프에 모델이 만들어 졌음을 강조하기 위해 표시됩니다. 그러나 가로 채기가있을 경우 응답의 일정한 비율로 나무를 요약하는 것도 의미가 있습니다.
library("partykit")
tr <- glmtree(Survived ~ ., data = ttnc, family = binomial, alpha = 0.01)
강요 constparty
에 :
tr <- as.constparty(tr)
tr
## Model formula:
## Survived ~ 1 + (Class + Sex + Age)
##
## Fitted party:
## [1] root
## | [2] Sex in Male
## | | [3] Class in 1st: No (n = 180, err = 34.4%)
## | | [4] Class in 2nd, 3rd, Crew
## | | | [5] Age in Child
## | | | | [6] Class in 2nd: Yes (n = 11, err = 0.0%)
## | | | | [7] Class in 3rd: No (n = 48, err = 27.1%)
## | | | [8] Age in Adult
## | | | | [9] Class in 2nd, 3rd: No (n = 630, err = 14.1%)
## | | | | [10] Class in Crew: No (n = 862, err = 22.3%)
## | [11] Sex in Female
## | | [12] Class in 3rd: No (n = 196, err = 45.9%)
## | | [13] Class in 1st, 2nd, Crew: Yes (n = 274, err = 7.3%)
##
## Number of inner nodes: 6
## Number of terminal nodes: 7
data("Titanic", package = "datasets")
ttnc <- as.data.frame(Titanic)
ttnc <- ttnc[rep(1:nrow(ttnc), ttnc$Freq), 1:4]
그냥 절편과 이항 GLM 트리를 맞추기 :
는 Titanic
데이터를 준비