在MOB树的每个节点中找到观察值,可以使用partykit包中的相关函数和方法来实现。
MOB树是一种基于分割的决策树模型,用于解决分类或回归问题。在MOB树中,每个节点代表一个子集,其中包含观察值的子集。要找到每个节点中的观察值,可以按照以下步骤进行操作:
library(partykit)
model <- mob(formula, data = dataset)
其中,formula是一个公式,用于指定目标变量和预测变量,data是包含数据的数据框。
nodes <- nodeapply(model, FUN = function(node) node$data)
其中,model是之前构建的MOB树模型。
for (i in 1:length(nodes)) {
node <- nodes[[i]]
obs <- node$data
num_obs <- nrow(obs)
obs_names <- rownames(obs)
# 在这里可以对观察值进行进一步处理或分析
}
在上述示例中,obs是每个节点中的观察值数据框,num_obs是观察值的数量,obs_names是观察值的标识。
通过以上步骤,你可以在MOB树的每个节点中找到观察值,并对其进行进一步处理或分析。
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