尝试运行R party package＆＃39; cforest并做一些基本上错误的事情。
这是我的示例数据：
set.seed(1)
pred.mat <- matrix(rnorm(100*10),nrow=100)
colnames(pred.mat) <- paste("feature",1:10,sep="")
df <- cbind(data.frame(y=round(runif(100))),pred.mat)
尝试运行cforest：
library(party)
crf.fit <- cforest(y~.,data=df)
我收到此错误：
Error in mget(plabels[hasSubclass], env) : invalid first argument
我做错了什么？
答案 0 :(得分：0)
在当前版本的R和party中，您的代码对我没有任何问题。此外，mget(plabels[hasSubclass], env)包中有问题的代码party 不，但它来自methods使用的基本party包。我怀疑您的安装在某种程度上是不同步的，例如，在升级R版本之后，您没有在库中重新安装软件包。因此，您可以尝试运行update.packages(..., checkBuilt = TRUE)或其他内容来重新安装库中的包。希望这可以解决上面的问题。
关于你的人工例子的另一个评论：变量y是一个数字0/1虚拟变量，但我假设你真的想做分类而不是回归。所以我建议做
df$y <- factor(df$y)
在拟合cforest()之前。这将确保在学习树期间使用适当的测试统计数据 - 并生成正确的预测等。