问题标签 [ctree]

我正在使用ctree并且我的数据集具有创建节点的因素的协变量。该协变量有足够的因子，并且它们的名称足够长，以至于它们在节点处创建的边中相互重叠。我想找到一种方法来阻止这种重叠。

我检查了其他问题并找到了一个可以提供帮助的答案。的情节ctree依赖于grid包，我可以使用函数在边缘写新标签。plot我现在的问题是，当我创建树时，我不知道如何抑制默认打印的标签。我不太了解grid或plot.party弄清楚需要抑制哪个对象。

下图中我的问题 示例：我的示例问题的代码：

生成的第一个节点的一条边为“2seater, compact, midsize, subcompact”，另一条边为“minivan, Pickup, suv”。我最终在情节中看到的是“2seater，compact，midsize，subcompaminivan，pickup，sub”。我已经将图形设备设为全屏。（我有其他只有一个节点的树，所以在全屏维度上看起来很奇怪，所以我不想来回走动。）

我的部分解决方案是

这会将“2seater，compact”堆叠在“midsize，subcompact”之上，并防止它们重叠“minivan，pickup，suv”。但是现在，我原来的太长标签还在情节中。我正在尝试修复的标签所连接的边缘在与新堆叠标签不兼容的地方有一个中断。修复那个边缘会很好，但真正的问题是在 edge1-1 上抑制原始的、太长的标签。

我想实现这样的画面，

以下是我现在拥有的：

如何修改代码来获取图片？我的意思是，如何去除终端节点中的$err 和$distribution？我已经阅读了关于派对情节的 Rdocumentation 但徒劳无功。提前致谢。

我将“ctree”用于分类树（分类响应变量；新建，替换）。我已经从其他可用答案中获得了帮助，并强制模型根据“年份”开始拆分。我有四个自变量（包括“年份”）。但模型只使用了一个重要变量。所以，我也想强制模型根据其他参数拆分为其他节点。

我从如何在 R 编程中指定决策树中的拆分中获得帮助？@Achim Zeileis

...

带有“party”包的决策树

我正在尝试预测结果的频率，并且我有很多数据。我已经为数据安装了 glm，现在我正在尝试使用 ctree 来了解我可能错过的数据集中任何复杂的交互。

我没有直接预测残差，而是尝试将 ctree 模型偏移到 glm 预测。但是，当我执行以下操作时，我似乎得到了相同的结果：(a) 根本不使用偏移量，(b) 在函数中指定偏移量，以及 (c) 在 ctree 方程中使用偏移量。

我曾尝试查看文档（此处和此处），但没有发现它有帮助。

我创建了一些虚拟数据来模仿我正在做的事情：

我预计当包含偏移量和不包含偏移量时，树的结果会有所不同。但是，输出似乎是相同的：

有谁知道发生了什么？我应该使用偏移量吗？

所以我在 R 包派对中使用 ctree 时遇到问题。我无法使用包partykit，因为它无法搜索>= 31 级别的无序拆分

我使用了这段代码：

MA我的 y 变量在哪里，newnew_compressed_data我的数据集在哪里。该数据集有 1032 个观察值和 7 个变量，正在测试它们的重要性。

这是树目前的样子：

您可以看到标签显示该类别中的每个项目，我宁愿打印或放入表格中！另外，我不确定每个节点对应哪个，输出说我有13个节点......

有谁知道降低级别并产生更好的图例来解释每个节点中表示的内容的方法？我只是无法从中解释任何东西，并且努力寻找具有大数据集的示例。

我在为 rpart 包创建的决策树创建 ROC 曲线时遇到问题。我的目标是预测“y”银行营销活动的成功。最后，您可以得到“是”或“否”作为可能的答案。我怎样才能接近我的下一步 ROC 曲线图？

这是我到目前为止的R代码：

对于partykit::ctree对象中的节点 x，我使用以下行来获取节点上的拆分变量：

但是，此代码返回的节点的拆分变量与创建的树上的不同plot。事实证明，其中的三列k$criterion具有最小 p 值；IE

似乎将info_node(x)三个变量中的第一个返回为names(k$p.value)，但plot选择第三个。我想知道这种差异是否是由两个原因引起的：

1. 多个变量具有最小 p 值，并且有一种内部方法可以打破这种只选择一个拆分变量的关系。

2. 也许这三个变量的 p 值略有不同，但是由于 k$criterion 中的固定 p 值精度，它们似乎具有相同的 p 值。

任何见解表示赞赏！

绘图的结果可以正常排列在网格中。ctree我目前有一个问题，将包中的函数结果绘制party在网格中。这个问题是 6 年零 8 个月前的一个问题的副本（Plot of BinaryTree (ctree, party) 忽略了 par() 的 plot 选项）。选择 gridExtra 可以提供解决方案。然而，到目前为止，还没有针对这个问题给出解决方案。考虑下面的例子。

并且arrangeGrob(plot(treeA))还arrangeGrob(plot(treeB))返回一个错误说明Error in vapply(x$grobs, as.character, character(1)) : values must be length 1, but FUN(X[[1]]) result is length 0

有人知道如何在网格中绘制 ctree 函数的结果吗？

先感谢您。

我目前正在使用 R 包“partykit”中的 ctree，我想知道是否有办法获得从终端节点到根的完整路径。我希望每个叶子都有到根的完整路径，表示为包含节点 ID 的向量。

绘制树

这基本上是我需要的：

我将不胜感激任何帮助！谢谢！

我正在尝试使用partykit 包中基于模型的回归树来构建随机森林。我已经使用mob()带有用户定义fit()函数的函数构建了一个基于模型的树，该函数在终端节点返回一个对象。

在partykit 中cforest()，它只使用ctree()类型树。我想知道是否可以修改cforest()或编写一个新函数，该函数从基于模型的树构建随机森林，该树在终端节点返回对象。我想使用终端节点中的对象进行预测。任何帮助深表感谢。先感谢您。

编辑：我建立的树类似于这里的树-> https://stackoverflow.com/a/37059827/14168775

如何使用类似于上述答案中的树来构建随机森林？