R语言中,用partykit 包中ctree() 函数构建的是条件推断树,只将独立检验p值小于0.05的变量作为决策树节点,并对其修剪保留误差率最小的前10个节点,代码如何?
时间: 2024-05-11 17:19:19 浏览: 10
以下是使用partykit包中ctree()函数构建条件推断树并对其进行修剪的示例代码:
```
library(partykit)
# 假设数据存储在dataframe中,目标变量为y,自变量为x1到x10
# 构建条件推断树
tree <- ctree(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9 + x10, data = dataframe)
# 对树进行修剪并保留误差率最小的前10个节点
pruned_tree <- prune(tree, cp = 0.01)
top10_tree <- snip(pruned_tree, maxdepth = 10)
# 输出修剪后的树的摘要信息
summary(top10_tree)
```
在上述代码中,ctree()函数用于构建条件推断树,其中y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9 + x10表示目标变量y与自变量x1到x10之间的关系。修剪和保留前10个节点的过程分别使用prune()和snip()函数实现,其中prune()函数中的cp参数控制树的复杂度,snip()函数中的maxdepth参数控制修剪后的树的最大深度。最后,使用summary()函数输出修剪后的树的摘要信息。
相关问题
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?
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`。
r语言使用plot函数画ctree模型
R语言提供的plot函数可以用来画ctree模型,ctree模型是一种决策树模型,可以用来解决分类问题。在使用plot函数之前,需要使用ctree函数创建一个ctree对象,如下所示:
```
library(party)
data(iris)
iris_ctree <- ctree(Species ~ ., data = iris)
```
其中,Species是目标变量,后面的“.”表示使用所有其他变量作为预测变量。
接下来,使用plot函数来绘制ctree模型,如下所示:
```
plot(iris_ctree)
```
该命令可以绘制一棵完整的ctree模型,包括各个节点、分裂条件和叶子节点的分类结果。如果希望只绘制部分树,则可以使用main参数指定需要绘制的子树的根节点,如下所示:
```
plot(iris_ctree, main = "ctree: Species ~ .", subset = (Petal.Width <= 1.5))
```
该命令可以绘制以Petal.Width <= 1.5为条件分裂的子树。
除了使用plot函数来绘制ctree模型外,也可以使用其他可视化库(如ggplot2、partykit)来绘制ctree模型。但是,plot函数是最简单、最快速的绘制方式,可以满足绝大部分绘图需求。