4

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

在此处输入图像描述

-- 下面是我到目前为止得到的重量

nodes(airct, unique(where(airct))) 

谢谢

4

2 回答 2

6

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

在此处输入图像描述

于 2012-12-20T06:11:52.097 回答
0

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。

于 2012-12-21T01:21:02.310 回答