【问题标题】:observation weights in party mob package派对暴民包中的观察权重
【发布时间】:2015-11-16 19:46:11
【问题描述】:

我想在派对包 mob() 函数中包含观察权重,但收到以下错误消息:

m2 1)) stop("y values must be 0

数据集中的样本权重 (P4Data$weights1) 是范围从 0.29865 到 5.084378 的非负值,然后我将其相乘以创建整数值权重(29865 到 5084378)。请注意,如果运行相同的函数但没有权重,我不会收到任何错误消息。

感谢您的指导。

【问题讨论】:

    标签: tree classification party


    【解决方案1】:

    错误消息指出ab_any 的范围不符合family = binomial() 规范。它应该是factor 或虚拟编码的 0/1 数字变量。目前看来并非如此。

    至于权重:旧的party 实现始终将weights 参数视为大小写权重。因此,将所有权重乘以 10 会使样本量增加 10,从而降低参数稳定性测试的 p 值!

    一般来说,我强烈建议在partykit 包中使用mob() 的新实现,它支持案例权重或比例权重,并具有更多改进和附加功能。

    【讨论】:

    • 非常感谢。我们将查看“partykit”包,了解如何在算法中考虑聚类数据并跟进任何问题。
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