R语言中,用partykit 包中ctree() 函数构建的是条件推断树,如何筛选独立检验p值小于0.05的变量,并将其作为决策树节点?
时间: 2024-05-08 13:21:58 浏览: 12
可以通过在`ctree()`函数中使用参数`teststat = "quad"`和`testtype = "Univ"`来计算每个变量的独立检验p值。然后,可以使用`partykit`包中的`nodeapply()`函数将每个节点的独立检验p值与0.05进行比较,并将独立检验p值小于0.05的变量作为决策树节点。
以下是一个例子:
```r
library(partykit)
# 构建示例数据集
data("Kubanek")
# 使用ctree()函数构建条件推断树,并计算每个变量的独立检验p值
ct <- ctree(Class ~ ., data = Kubanek, teststat = "quad", testtype = "Univ")
# 定义函数,将独立检验p值小于0.05的变量作为决策树节点
myfun <- function(node) {
if (is.leaf(node)) {
return(node)
} else {
vars <- names(node$data)
pvals <- sapply(vars, function(var) {
quad <- quadtest(node, var)
quad$p.value
})
node$data <- node$data[pvals < 0.05, ]
return(node)
}
}
# 使用nodeapply()函数将myfun()函数应用于条件推断树的每个节点
ct_new <- nodeapply(ct, myfun)
```
在上面的例子中,`myfun()`函数用于将独立检验p值小于0.05的变量作为决策树节点。`nodeapply()`函数将`myfun()`函数应用于条件推断树的每个节点,并返回一个新的条件推断树`ct_new`。