回归树分析：为特定拆分生成拆分置信度

Question

我试图产生自助信心和间隔＆＃39;对于使用的回归树的特定拆分 rpart（生成树）和boot（引导） - 详细阐述this问题/答案。

示例：

data(iris)

library(rpart)
r1<-rpart(Sepal.Length ~ ., cp = 0.05, data=iris)
plot(r1)
text(r1)

library(boot)

trainData <- iris[-150L, ]
predictData <- iris[150L, ]

rboot <- boot(trainData, function(data, idx) {
  bootstrapData <- data[idx, ]
  r1 <- rpart(Sepal.Length ~ ., bootstrapData, cp = 0.05)
  predict(r1, newdata = predictData)
}, 1000L)

生成分位数，因为rpart没有CI函数：

quantile(rboot$t, c(0.025, 0.975))
  2.5%    97.5% 
  5.871393 6.766842

那没关系，但是，我怎样才能获得分位数＆＃39;根据预测值估算每次拆分。例如，＆＃34; Petal.Length＆lt; 3.4＆＃34;？

的任意一侧的分位数

Answer 1

这是一个解决方案（由非会员提供）。唯一的问题是没有。分裂在引导运行之间波动，可能是小n的函数。

适合型号

library(boot)
library(rpart)
library(lattice)

data(iris)
names(iris)

iris2 <- iris[,c(1,3)]

r1 <- rpart(Sepal.Length ~ Petal.Length, cp = 0.05, data=iris2)
r1$splits
r1$frame

情节树

plot(r1)
text(r1)

手动启动

n.boot <- 10000

输入no。分裂看看

n.split <- 3 #change this according to no. of splits on tree

store_matrix <- array(0,c(n.boot,n.split))` #column 1 will contain split, col 2 split 2, etc
trainData <- iris2

for (i in 1:n.boot) { 
iboot <- sample(1:nrow(trainData), replace = TRUE)
bootdata <- trainData[iboot,]
r <- rpart(Sepal.Length ~ Petal.Length, bootdata, cp = 0.05)
r
r$frame
r$split
store_matrix[i,] <- r$splits[1:n.split,4]
}

生成间隔和宽度

split.n <- 2 #choose which split to look at

store1 <- store_matrix[,split.n] #select the distribution of split estimates for a specific split
(split_estimate <- r1$splits[split.n,4]) #check its the correct split
[1] 3.4

q1 <- quantile(na.omit(as.numeric(store1)), c(0.025, 0.975))    
quantile(na.omit(as.numeric(store1)), c(0.025, 0.975)); as.numeric(q1)[2] - as.numeric(q1)[1]  
2.5% 97.5% 
1.45  5.65 
[1] 4.2