R更新ctree（包方）功能因素级别答案

【问题标题】：R update ctree (package party) features factors levelsR更新ctree（包方）功能因素级别
【发布时间】：2016-02-08 13:55:02
【问题描述】：

我正在努力确保在我的树对象和用于预测的测试集中，我的类型因子的所有特征（就所有可能的因子级别而言）都得到了充分的表示。

for (j in 1:length(predictors)){
    if (is.factor(Test[,j])){
      ct [[names(predictors)[j]]] <- union(ct$xlevels[[names(predictors)[j]]], levels(Test[,c(names(predictors)[j])]))

    }
}

但是，对于对象 ct（来自包方的 ctree），我似乎无法理解如何访问功能的因子级别，因为我遇到了错误

Error in ct$xlevels : $ operator not defined for this S4 class

【问题讨论】：

party 使用 s4 方法，你没有用 $ 索引，你应该阅读?'BinaryTree-class'
可能在partykit 中使用ctree 的新S3 实现更容易用于您的目的...它还附带更多文档。

标签： r decision-tree party

【解决方案1】：

我无数次遇到这个问题，今天我想出了一个小技巧，应该不需要修复关卡因素的差异。

只需在整个数据集（训练 + 测试）上创建模型，对测试观察结果赋予零权重。这样 ctree 模型就不会降低因子水平。

a <- ctree(Y ~ ., DF[train.IDs,]) %>% predict(newdata = DF) # Would trigger error if the data passed to predict would not match the train data levels
b <- ctree(Y ~ ., weights = as.numeric((1:nrow(DF) %in% train.IDs)), data = DF) %>% predict(newdata = DF) # passing the IDs as 0-1 in the weights instead of subsetting the data solves it
mean(a == b) # test that predictions are equals, should be 1

告诉我它是否按预期工作！

【讨论】：