rpart 在函数内部使用时查找变量有问题

Question

我有以下问题。我编写了一个函数，在该函数中使用 rpart 包一次性计算分类树。

在函数内部，我初始化了树的权重。但是，我收到一个错误，即 rpart 函数找不到权重变量(这是确切的错误消息: Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'w' not found )。

当我在函数外运行我的代码时，它工作得很好。最后，您可以找到一个关于我的问题的小玩具示例。我真的不明白这是怎么回事。会不会，那个rpart是在全局环境中寻找变量？

我的问题的玩具示例:

# Load Package
library(rpart)

# Create simple wrapper function for rpart
example <- function( form, data ){
  N <- nrow( data )
  w <- rep( 1/N , N ) 
  tree <- rpart( form , data = data, weights = w )
  return( tree )
}

# Get adjust and data set / define model
df      <- mtcars
df$mpg  <- as.factor( ifelse( df$mpg < 15 , 1 , 0 ) )
model <-  formula( mpg ~ . )

# Run function - THIS PRODUCES AND ERROR
test <- example( model, df  )

# Re-run the same outisde the function - THIS WORKS
N <- nrow( df )
w <- rep( 1/N , N ) 
rpart( model , data = df, weights =  w )

Answer 1

其实rpart()在公式指定的环境中查找变量。 R 中的公式实际上包含对创建(定义)环境的引用。由于您在全局环境中创建了公式，因此会在那里搜索您的变量(如果在 data.frame 中未找到)。如果你愿意，你可以改变环境

example <- function( form, data ){
  environment(form)<-environment()
  N <- nrow( data )
  w <- rep( 1/N , N ) 
  tree <- rpart( form , data = data, weights = w )
  return( tree )
}

但是混合来自环境和 data.frames 的变量可能会变得棘手，所以要小心。