问题标签 [party]

我正在尝试在 R 中加载派对包。我已经安装了所有相关的依赖项，但是当我输入 时library(party)，我得到了错误：

我以前在加载包时从未见过这样的错误，我真的很茫然。任何帮助将不胜感激。

新手 R 用户在这里。我想在 RStudio（版本 0.98.507）中安装派对包，但是无论是直接从 CRAN 存储库安装还是先保存文件然后在 R 中加载，我都会收到以下错误消息：

我无法解释错误信息。到目前为止，所有其他软件包下载和安装都有效（插入符号、树、rpart），所以我很困惑为什么这不起作用。

我正在尝试对 R 中的随机森林模型的错误进行简单估计（使用包方）。但是，Error in w %*% response@predict_trafo : non-conformable arguments在尝试根据测试数据预测模型时出现错误。

这是为什么？如何修复错误？

这是我的代码：

有没有办法改变 ctree 图的标题大小？

使用以下变量快速设置 ctree 图

使用以下内容，您应该得到下面的图

如何更改标题大小？我尝试了以下没有任何作用的方法：

事实上，我可以完全操纵标题吗？font.main同样什么也不做。标题“节点 2”和“节点 3”呢？我也没有办法操纵它们吗？

这里问了一个类似的问题： https ://stackoverflow.com/questions/18817522/ctree-sharing-titles-of-inner-nodes

我想用派对库中的 cforest 函数来衡量特征的重要性。

我的输出变量在 0 类中有 2000 个样本，在 1 类中有 100 个样本。

我认为避免由于类不平衡而产生偏差的一个好方法是使用子样本训练森林的每棵树，使类 1 的元素数与类 0 中的元素数相同。

有没有办法做到这一点？我正在考虑一个选项n_samples = c(20, 20)

编辑：代码示例

编辑：也许我的问题还不够清楚。随机森林是一组决策树。通常，决策树仅使用数据的随机子样本构建。我希望使用的子样本在 1 类和 0 类中具有相同数量的元素。

编辑：我正在寻找的功能肯定在 randomForest 包中可用

我需要同样的派对套餐。有没有办法得到它？

请参考这个问题以获取一个示例：是否有任何方法可以操作 ctree 图的标题？

现在，以示例 ctree 图作为参考，我怎样才能使构成标题的两个单词位于两条不同的行上？即，我想在“Broken”一词下方的新行中看到“Broken”一词，然后是“Title”一词。

我正在尝试使箱线图更窄。到目前为止，我发现这样做的唯一方法是使用：

然后改变 w 和 h 直到我满意为止。不幸的是，这切断了标题（实际标题要长得多）我认为如果我可以让一半的标题出现在下一行，那么一切都应该紧贴（手指交叉）。

但是，如果您有办法让我直接操纵箱线图（节点 2 和节点 3）并调整它们的粗细，而无需我调整整个图像的宽度，那就更好了。

所以，我正在尝试在 ctree （partykit 的一部分）包中进行修改。具体来说，我想删除全局环境中的一个对象并运行 gc() 以帮助节省内存（R 在使用 Windows 页面文件时运行速度非常慢）。我使用 fixInNamespace 做到了：

我注意到我的更改不起作用，因此我什至将其用作替换代码：

我也试过用这个：

无论我似乎在做什么，我都坚持使用 ctree 的库版本。顺便说一句，我在 Windows 8.1 上使用 RStudio 0.98.507 和 R 3.1.1。

这是否与 .ctree_fit 调用中的外部 C 代码有关？

此外，在我们走“R 仅在写入时复制……”的道路之前，我已经验证了我们最终得到了数据集的多个副本。看：

感谢到目前为止的帖子，但是当我尝试我正在尝试的内容时，我收到以下错误：

这是一个更长的代码片段，显示了我想要实现的目标：

更新：我找到了一个可能的解决方案，但我希望有人有更清洁的方法来做到这一点。我下载了partykit包的源代码并编写了一个脚本将所有内容导入到全局环境中（除了从CRAN安装partykit包时安装的已编译C函数）

这基本上是我结束的地方：

我目前正在构建随机森林。

我使我的数据集非常小，只有二进制变量和三个数字变量（双精度）。大约有 400,000 个样本。

Model_cforest <- cforest(result ~ score1 + score2 + score3 , data=trainData, controls = cforest_unbiased(ntree=100))

我真的不认为它会消耗太多内存，因为如果我禁用近似值，randomForest 包可以轻松处理这个问题。

但是，在派对包中，cforest 功能，它吃掉了我所有的内存（16GB，至少 12GB 可用）并且仍然想要更多。除了终止程序，我什么都不用做。我相信我的设置一定有问题，但我无法弄清楚。

你能帮帮我吗？谢谢

使用 rpart 创建我的 CART 后，我继续使用 partykit 包中的 as.party 函数将其转换为派对对象。随后出现错误：

as.party(tree.hunterpb1)

我只能假设它指的是我从文献中理解的因子变量所做的分区，因为索引适用于因子。我的树看起来像这样：

树.hunterpb1 n = 354

回溯显示，第一个分区到派对类的转换是正确完成的，但是基于因子变量的第二个分区失败并产生了所述错误。

以前在处理类似数据时不会出现此错误。我只能假设 as.party 函数没有找到索引。任何有关如何解决此问题的建议将不胜感激。

假设我想使用 iris 数据示例，但正确分类 versicolor 对我来说要重要 5 倍。

然后树形图会更改每个节点中的观察次数和条件概率（它将 versicolor 乘以 5）。有没有办法“禁用”它，即显示原始观察数（虹膜总数 = 150）？

非常感谢您的帮助！