Question

我使用randomForest模型来预测类成员资格。＆＃39; X＆＃39;由10个课程组成，我用它来训练＆＃39; training_predictors＆＃39;从大型rasterstack /砖中提取的值。具体的代码行是：

r_tree＆lt; -randomForest（x~。，data = training_predictors，...）

然后我跑了＆＃39;预测＆＃39;使用模型＆＃39; r_tree＆＃39;我申请了rasterstack＆＃39; predictor_data＆＃39;，如下：

预测＆lt; -predict（predictor_data，r_tree，filename = outraster，fun = predict na.rm = TRUE，format =＆＃34; PCDISK＆＃34 ;, overwrite = TRUE，progress =＆＃34; text＆＃34; ，键入=＆＃34;响应＆＃34;）。

输出是我用作专题图的栅格。

我想使用条件推理树模式＆＃39; cforest＆＃39;而不是randomForest来实现相同的目标。

我理解＆＃39;预测＆＃39;可以和cforest一起使用，但是，我无法生成光栅文件，例如上面所示的randomForest光栅文件。

Answer 1

它应该运行正常，但您可能需要添加参数OOB = TRUE，并确定是否有任何因素。

示例数据

p <- matrix(c(48, 48, 48, 53, 50, 46, 54, 70, 84, 85, 74, 84, 95, 85, 
   66, 42, 26, 4, 19, 17, 7, 14, 26, 29, 39, 45, 51, 56, 46, 38, 31, 
   22, 34, 60, 70, 73, 63, 46, 43, 28), ncol=2)

a <- matrix(c(22, 33, 64, 85, 92, 94, 59, 27, 30, 64, 60, 33, 31, 9,
   99, 67, 15, 5, 4, 30, 8, 37, 42, 27, 19, 69, 60, 73, 3, 5, 21,
   37, 52, 70, 74, 9, 13, 4, 17, 47), ncol=2)

# extract values for points
xy <- rbind(cbind(1, p), cbind(0, a))
v <- data.frame(cbind(xy[,1], extract(logo, xy[,2:3])))
colnames(v)[1] <- 'pa'

基本型号

library(party)
m1 <- cforest(pa~., control=cforest_unbiased(mtry=3), data=v)
pc1 <- predict(logo, m1, OOB=TRUE)
plot(pc1)

具有因子的模型

v$red <- as.factor(round(v$red/100))
logo$red <- round(logo[[1]]/100)
m2 <- cforest(pa~., control=cforest_unbiased(mtry=3), data=v)
f <- list(levels(v$red))
names(f) <- 'red'
pc2 <- predict(logo, m2, OOB=TRUE, factors=f)
plot(pc2)

顺便说一句，这几乎直接来自raster :: predict

的帮助文件

如何使用cforest

1 个答案: