带保留评估的 RMOA Hoeffding 树

Question

我正在使用 R 的 RMOA 包来实现具有保留评估功能的 Hoeffding Tree 流分类器。

一切都训练正确，除了当我尝试从保留的测试流中评估我的模型时，我收到以下错误消息:

Error in UseMethod("predict") : no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('HoeffdingTree', 'MOA_classifier', 'MOA_model')"

检查了 this question 的答案，问题可能源于 predict() 方法同时存在于 stats 和 RMOA 包中。我尝试使用 :: 表示法来指定哪个包，但我似乎无法指向 RMOA Predict()。我还尝试完全卸载 stats 但没有帮助。

有人知道如何直接指向 RMOA 的 predict()，还是我的问题完全是由其他原因引起的？

我的 R 代码如下。我现在只是对 iris 数据集进行流式传输，并提取前 30 个流项目以用于保留评估。

holdout<-function(){
    require("RMOA")

    #Initialise streams
    stream<-datastream_dataframe(iris)
    test<-stream$get_points(n=30)
    test<-datastream_dataframe(test)

    #Specify model
    mymodel<-HoeffdingTree(numericEstimator = "GaussianNumericAttributeClassObserver")

    #Record execution time for training
    start_time<-Sys.time()
    while(!stream$finished)
    {
        mymodel <<- trainMOA(model=mymodel, formula = Species ~ Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width, data=stream)
    }
    end_time<-Sys.time()
    time_taken <- end_time - start_time
    cat("Finished training. Elapsed time: ", time_taken)
    #Empty vector to store individual accuracy results of holdout stream elements
    accuracies<-c()

    #Record the execution time of holdout evaluation
    start_time<-Sys.time()
    while(!test$finished)
    {
        samp<-test$get_points(n=1)
        pred <- predict(mymodel, samp, type="response")
    }
    end_time<-Sys.time()
    time_taken <- end_time - start_time
    cat("Finished training. Elapsed time: ", time_taken)
}

Answer 1

RMOA 包中的预测方法是一个内部变量，您可以这样调用它:

RMOA:::predict.MOA_trainedmodel

完整示例:

library(RMOA)
data(iris)
stream <- datastream_dataframe(iris)
test <- stream$get_points(n = 30)
test <- datastream_dataframe(test)

mymodel <- HoeffdingTree(numericEstimator = "GaussianNumericAttributeClassObserver")
mymodel <- trainMOA(model = mymodel, formula = Species ~ Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width, data = stream)

在我的例子中，预测函数没有被屏蔽(如果没有导出，这很奇怪):

pred1 <- predict(mymodel, iris, type = "response")

但如果是的话我可以使用:

pred2 <- RMOA:::predict.MOA_trainedmodel(mymodel, iris, type = "response")

结果是一样的:

all.equal(pred1, pred2)
#output
TRUE

我检查了 RMOA 的命名空间并预测函数已导出，但由于某种原因

RMOA::predict.MOA_trainedmodel

结果

Error: 'predict.MOA_trainedmodel' is not an exported object from 'namespace:RMOA'

同时

RMOA:::predict.MOA_trainedmodel

没有