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图书馆(派对)
图书馆(ggparty)
fit_ctree<-partykit::ctree(Distance_dich~.,
+ 数据=t_train,
+ 最大深度 = 5)
.ctree_test_internal(x = x, X = X, ix = NULL, Xleft = Xleft, 中的错误:
未找到对象“X”
Why am i getting this error if there is not even 'X' in the code?
最佳答案
我们遇到了同样的问题。在我们的例子中似乎与逻辑变量有关。使用 as.numeric() 的逻辑变量。
关于party - 当甚至没有对象 X 时,在 partykit::ctree 中找不到对象 'X' 的大小写敏感错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61071650/
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我正在估算一个简单的 lmtree模型使用 partykit R上的图书馆在此估计中,我有一个因变量 y、一个解释变量 x 和一组分区变量 z。 我的一些分区变量有大量缺失值,我注意到最终估计的模型样
是否可以找到每个节点的路径/规则?我想提取每个节点的规则,而不仅仅是终端节点。 例子: library(partykit) X 2) data partykit:::.list.rules.
我有一个要按决策树分类的因变量。它由三类频率组成:738 (19%)、426 (15%) 和 1800 (66%)。正如您想象的那样,预测的类别始终是第三个类别,但树的目的是描述性的,因此实际上并不重
假设我使用 partykit:mob() 拟合模型.之后,我想生成一个包含所有节点的并排表(包括使用整个样本拟合的模型)。在这里,我尝试使用 stargazer() 来做到这一点。 ,但其他方式也非常
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我正在使用 lmtree()来自 partykit 的函数使用线性回归对数据进行分区。回归使用权重,我想确保每个分支都有一个最小总权重,我用 minsize 指定选项。例如,在下面的示例中,树只有两个
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我无法让 partykit 包的 mob 函数进行单变量 MLE 拟合。 # Trying to convert vignette example here https://cran.r-projec
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我正在尝试将基于模型的递归分区 (MOB) 与 mob() 函数(来自 partykit 包)结合使用,以分离几条派生的曲线使用 nls() 函数。我必须定义我的模型并确定起始值。我一直在尝试查看是否
图书馆(派对) 图书馆(ggparty) fit_ctree<-partykit::ctree(Distance_dich~., + 数据=t_train, + 最大深度 = 5) .ctree_te
我是一名优秀的程序员,十分优秀!