这是我可以用来列出所有终端节点权重的内容:但是如何添加一些代码来获得响应预测以及每个终端节点 ID 的权重:
说我希望我的输出看起来像这样
-- 下面是我到目前为止得到的重量
nodes(airct, unique(where(airct)))
谢谢
这是我可以用来列出所有终端节点权重的内容:但是如何添加一些代码来获得响应预测以及每个终端节点 ID 的权重:
说我希望我的输出看起来像这样
-- 下面是我到目前为止得到的重量
nodes(airct, unique(where(airct)))
谢谢
二叉树是一个很大的 S4 对象,所以有时很难提取数据。
但是 BinaryTree 对象的 plot 方法有一个可选的面板函数,形式为 function(node) 绘制终端节点。因此,当您绘图时,您可以获得节点信息。
这里我使用绘图功能来提取信息,甚至更好的是我使用gridExtra
包将终端节点转换为表格。
library(party)
library(gridExtra)
set.seed(100)
lls <- data.frame(N = gl(3, 50, labels = c("A", "B", "C")),
a = rnorm(150) + rep(c(1, 0,150)),
b = runif(150))
pond= sample(1:5,150,replace=TRUE)
tt <- ctree(formula=N~a+b, data=lls,weights = pond)
output.df <- data.frame()
innerWeights <- function(node){
dat <- data.frame (x=node$nodeID,
y=sum(node$weights),
z=paste(round(node$prediction,2),collapse=' '))
grid.table(dat,
cols = c('ID','Weights','Prediction'),
h.even.alpha=1,
h.odd.alpha=1,
v.even.alpha=0.5,
v.odd.alpha=1)
output.df <<- rbind(output.df,dat) # note the use of <<-
}
plot(tt, type='simple', terminal_panel = innerWeights)
data
ID Weights Prediction
1 4 24 0.42 0.5 0.08
2 5 17 0.06 0.24 0.71
3 6 24 0.08 0 0.92
4 7 388 0.37 0.37 0.26
这是我发现的,它可以很好地使用一些额外的信息。但我只是想把它贴在这里,以防将来有人需要它们。
y <- do.call(rbind, nodes(tt, unique(where(tt))))
write.table(y, 'clipboard', sep='\t')
@agstudy,让我知道你的想法。