Question

在R中，我试图使用具有列车功能的行李功能。我首先在简单的虹膜数据集上使用train和rpart作为分类树模型。现在我想用袋子功能创造一袋这样的10棵树。文档说聚合参数必须是从所有袋装模型中选择值的函数，因此我创建了一个名为agg的函数，它选择频率最高的字符串。但是，bag函数会出现以下错误：

Error in fitter(btSamples[[iter]], x = x, y = y, ctrl = bagControl, v = vars,  : 
  task 1 failed - "attempt to apply non-function"

这是我的完整代码：

# Use bagging to create a bagged classification tree from 10 classification trees created with rpart.
data(iris)

# Create training and testing data sets:
inTrain = createDataPartition(y=iris$Species, p=0.7, list=F)
train = iris[inTrain,]
test = iris[-inTrain,]

# Create regressor and outcome datasets for bag function:
regressors = train[,-5]
species = train[,5]

# Create aggregate function:
agg = function(x, type) {
  y = count(x)
  y = y[order(y$freq, decreasing=T),]
  as.character(y$x[1])
}

# Create bagged trees with bag function:
treebag = bag(regressors, species, B=10,
              bagControl = bagControl(fit = train(data=train, species ~ ., method="rpart"),
                                      predict = predict,
                                      aggregate = agg
                                      )
              )

这给出了上述错误消息。我不明白为什么拒绝agg功能。

Answer 1

来自?bag()

使用带火车的行李时，分类模型应使用type = ＆＃34;概率＆＃34;在预测函数内部，以便predict.train（对象， newdata，type =＆＃34; prob＆＃34;）将起作用。

所以我想你可能想尝试一下：

bagControl = bagControl(fit = train(data=train, species ~ .,
                                    method="rpart", type="prob"),
                        predict = predict,
                        aggregate = agg
                        )

在R中装袋：如何使用带包功能的火车

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