party

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패키지 partykit에는 예측 자 및 분할을 지정하여 사용자 정의 트리를 작성하는 방법이 있습니다. 예 : data("WeatherPlay", package = "partykit") #create a split sp_o <- partysplit(3L, breaks = 75) #create a node n1 <- partynode(id = 1L,

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파티원 포리스트를 실행하려고 할 때 기본 오류

R의 partypackage의 cforest을 실행하는 중 기본적으로 잘못된 작업을 시도합니다. 여기 내 예를 들어 데이터는 다음과 같습니다 set.seed(1) pred.mat <- matrix(rnorm(100*10),nrow=100) colnames(pred.mat) <- paste("feature",1:10,sep="") df <- cbind(

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Partykit glmtree : 트리 요약에 오류가 표시됩니다.

glmtree가 생성되었으며 내 트리 요약과 줄거리 모두에 오류가 표시됩니다. 나는 ERR 내 나무 요약에 표시 한 것으로 plot(output_tree, type="simple") 하지만 방법에 의해 플롯에 표시되는 ERR을 관리해야 : 내 나무는 차단하지만 ERR을 가지고

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R에서 ctree 레이블을 편집하는 방법

나는 ctree를 생성했으며 추가로 편집하려고합니다. 내 코드는 다음과 같습니다 plot(ct, main = expression('Suitable Brook Trout Habitat (m'^2*'/100m'^2*')'), inner_panel = node_inner(ct, fill = c("white"), id = FALSE),

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Cforest 전산 비용, RAM 한도 초과

~ 70k 관측 및 ~ 105 변수의 데이터 세트로 cforest (party 패키지)을 실행하려고합니다. 그 중 하나가 응답 변수 (2 진수)입니다. 포리스트의 특정 정보는 mtry = 10, ntree = 50, maxsurrogate = 3입니다. cforest (2 시간 50 분)을 빌드하는 데 너무 오래 걸리는데, 예를 들어 ranger은 500

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R partykit 하위 분류에 대한 분류 확률을 계산합니다

저는 partykit 패키지 ctree 분류 결정 트리를 교육했으며 하위 노드에 대한 분류 확률을 계산해야합니다 (리프 노드뿐 아니라). 잎을 1 (120 관측) : 0.45 잎 2 (160 관측) : 0.49 잎 3 (190 관측) : 0.83 위한 그래서, 예를 들면 서브 트리는 다음 확률 3 개 잎 노드로 구성한다면 이 가설적인 하위 트리 가중치 평균

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MOB 트리의 각 노드에서 관찰을 찾는 방법은 무엇입니까? (파티 키트 패키지)

파티 키트 패키지를 사용하여 데이터 세트에서 MOB (Model-Based Partitioning) 트리를 만들었으며 데이터 세트의 어떤 관찰이 해당 규칙을 통과하고 각 노드에 속하는 지 확인할 수있는 방법이 있는지 궁금합니다. (나는 나무 규칙에 각 노드 기초를위한 분리되는 자료 구조가 있고 싶다).

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r partykit 트리 플롯의 x 축 회전

R에서 ctree를 사용하여 의사 결정 트리를 작성하고 파티 패키지의 ctree 모델을 사용하여 트리를 시각화했습니다. 결과와 전체 시각화에 매우 만족합니다. 그러나 x 축 레이블이 겹치거나 없기 때문에 모든 리프 노드에서 '혼란'을 해석 할 수 없습니다! 나는 (? 단순) 대답 ... 아무 소용이를 찾기 위해 꽤 많이 검색 한 plot(fitCtree,

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ctree (Caret)에서 tuneGrid 및 컨트롤 사용

캐럿에서 tuneGrid 및 컨트롤 옵션을 사용할 때 문제가 발생합니다. 이 예제에서는 mincriterion과 max depth를 설정하고 싶지만 최소 버킷 크기를 지정하고 싶습니다. 이 오류는 ctree_control()에 옵션이 전달 될 때 발생하는 것으로 보입니다.) CL, 이름, valueClass (기능 (에 mincriterion = 0.95,

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파티클 플롯 된 트리의 내부 노드에서 바브롯을 추가합니다.

partykit 패키지는 트리의 종단 노드에 바브 트롯을 표시하여 종속 변수 클래스의 사후 확률을 시각적으로 표시합니다. 표준 원/타원 아래의 내부 노드에도이 막대 그래프를 추가하고 싶습니다. 이 경우 plot() 메서드의 inner_panel 인수에 대해 node_inner()과 node_barplot()이 섞여있는 함수를 사용해야합니다. 하지만 그 기능