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在ctree中使用tuneGrid和Controls（Caret）

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在插入符号中使用tuneGrid和controls选项时，我遇到了一个问题 . 在这个例子中，我想设置mincriterion和max depth，但是也想指定min bucket大小 . 当任何选项传递给ctree_control（）时，似乎会发生此错误 .

我收到错误：

在eval（expr，envir，enclos）中：Fold1的模型拟合失败：mincriterion = 0.95，maxdepth = 7（函数（cl，name，valueClass）中的错误：类“numeric”对象的赋值对@'无效类“TreeGrowControl”的对象中的maxdepth';（value，“integer”）不为TRUE“

这可以通过运行：

library(caret)
data("GermanCredit")

trainCtrl <- trainControl(method = 'cv', number = 2, sampling = 'down', 
verboseIter = FALSE, allowParallel = FALSE, classProbs = TRUE, 
                      summaryFunction = twoClassSummary)

tune <- expand.grid(.mincriterion = .95, .maxdepth = seq(5, 10, 2))

ctree_fit <- train(Class ~ ., data = GermanCredit, 
method = 'ctree2', trControl = trainCtrl, metric = "Sens", 
tuneGrid = tune, controls = ctree_control(minbucket = 10))

我正在根据这里发布的答案尝试这种方法：Run cforest with controls = cforest_unbiased() using caret package

根据错误的外观，它与插入符号如何将最大深度传递给ctree有关，但我不确定是否还有这个 . 直接使用ctree_control运行ctree可以正常工作 .

任何帮助是极大的赞赏

r r-caret party

1 回答

  • 2

    这看起来像是一个可能的错误 . 如果你使用 as.integer() ，你可以使它工作：

    tune <- expand.grid(.mincriterion = .95, 
                    .maxdepth = as.integer(seq(5, 10, 2)))

    Reason: 如果使用 controls 参数，插入符号的作用是什么

    theDots$controls@tgctrl@maxdepth <- param$maxdepth
theDots$controls@gtctrl@mincriterion <- param$mincriterion
ctl <- theDots$controls

    如果我们看一下 treeControl 类，它看起来像这样

    Formal class 'TreeControl' [package "party"] with 4 slots
  ..@ varctrl  :Formal class 'VariableControl' [package 
  ..@ tgctrl   :Formal class 'TreeGrowControl' [package "party"] with 4 slots

[left stuff out]

  .. .. ..@ stump         : logi FALSE
  .. .. ..@ maxdepth      : int 0
  .. .. ..@ savesplitstats: logi TRUE
  .. .. ..@ remove_weights: logi FALSE

    所以它期望 maxdepth 是整数并且插入符号尝试分配数字（可以是整数但不是类整数），但仅在指定了 controls 时 .

    如果你没有指定 controls 那就确实如此

    ctl <- do.call(getFromNamespace("ctree_control", "party"), 
                                      list(maxdepth = param$maxdepth,
                                           mincriterion = param$mincriterion))

    ......然后从那里开始，我现在还没有完全理解，只是通过查看源代码 . 如果您有兴趣，请查看https://github.com/topepo/caret/blob/master/models/files/ctree2.R .

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