问R树奇异误差
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Stack Overflow用户

提问于 2015-04-20 10:30:21

回答 1查看 5K关注 0票数 3

在使用ctree数据的for循环中，我有一些奇怪的问题。如果我在一个循环中编写这段代码，那么R就会冻结。

data = read.csv("train.csv") #data description https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/data

treet = ctree(Survived ~ ., data = data)
print(plot(treet))

有时我会犯一个错误：“一个预测因子超过52个级别，被截断为打印输出”，而我的树以非常奇怪的方式显示出来。有时候效果很好。真的真的很奇怪！

我的循环代码：

functionPlot <- function(traine, i) {
  print(i) # print only once, then RStudio freezes
  tempd <- ctree(Survived ~ ., data = traine)
  print(plot(tempd))
}

for(i in 1:2) {
  smp_size <- floor(0.70 * nrow(data))
  train_ind <- sample(seq_len(nrow(data)), size = smp_size)
  set.seed(100 + i)
  train <- data[train_ind, ]
  test <- data[-train_ind, ]
#
  functionPlot(train,i)
}

plot

r-caret

rpart

cart-analysis

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Stack Overflow用户

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发布于 2015-04-21 02:38:51

ctree()函数期望(a)适当的类(数值、因子等)对每个变量都使用，(b)模型公式中只使用有用的预测器。

至于(b)，您提供的变量实际上只是字符(如Name)，而不是因素。这要么需要进行适当的预处理，要么需要从分析中省略。

即使不这样做，也不会得到最好的结果，因为有些变量(如Survived和Pclass)是数字编码的，但实际上是应该是因素的绝对变量。如果您查看来自https://www.kaggle.com/c/titanic/forums/t/13390/introducing-kaggle-scripts的脚本，那么您还将看到如何执行数据准备。在这里，我用

titanic <- read.csv("train.csv")
titanic$Survived <- factor(titanic$Survived,
  levels = 0:1, labels = c("no", "yes"))
titanic$Pclass <- factor(titanic$Pclass)
titanic$Name <- as.character(titanic$Name)

至于(b)，我接着用经过充分预处理的变量调用ctree()，以便进行有意义的分析。(我使用了包partykit中较新的推荐实现。)

library("partykit")
ct <- ctree(Survived ~ Pclass + Sex + Age + SibSp + Parch + Fare + Embarked,
  data = titanic)
plot(ct)
print(ct)

这将产生以下图形输出：

以及下列打印输出：

Model formula:
Survived ~ Pclass + Sex + Age + SibSp + Parch + Fare + Embarked

Fitted party:
[1] root
|   [2] Sex in female
|   |   [3] Pclass in 1, 2: yes (n = 170, err = 5.3%)
|   |   [4] Pclass in 3
|   |   |   [5] Fare <= 23.25: yes (n = 117, err = 41.0%)
|   |   |   [6] Fare > 23.25: no (n = 27, err = 11.1%)
|   [7] Sex in male
|   |   [8] Pclass in 1
|   |   |   [9] Age <= 52: no (n = 88, err = 43.2%)
|   |   |   [10] Age > 52: no (n = 34, err = 20.6%)
|   |   [11] Pclass in 2, 3
|   |   |   [12] Age <= 9
|   |   |   |   [13] Pclass in 3: no (n = 71, err = 18.3%)
|   |   |   |   [14] Pclass in 2: yes (n = 13, err = 30.8%)
|   |   |   [15] Age > 9: no (n = 371, err = 11.3%)

Number of inner nodes:    7
Number of terminal nodes: 8