Question

我正在尝试根据R中的RANDOMFORESTSRC小插图进行随机森林生存分析。我有一个包含59个变量的数据框 - 其中14个是数字，其余是因子。数字中的2个是TIME（直到死亡的天数）和DIED（0/1死或不死）。我遇到了两个问题： 1.

trainrfsrc＆lt; - rfsrc（Surv（TIME，DIED）〜。，data = train，nsplit = 10，na.action =＆＃34; na.impute＆＃34;） trainrfsrc

  Sample size: 3228
                Number of deaths: 825
                 Number of trees: 1000
       Forest terminal node size: 3
   Average no. of terminal nodes: 525.427

没有。在每次拆分中尝试变量：8 总数没有。变量：57 分析：RSF 家人：幸存拆分规则：logrank 随机随机分裂点数：10 错误率：17.07％

工作正常，但探索错误率，如：

情节（gg_error（trainrfsrc））+ coord_cartesian（y = c（.09，.31））收益： geom_path：每组只包含一个观察。你需要调整群体审美吗？

或一个＆LT ;-( gg_error（trainrfsrc））

一错误ntree 1 NA 1 2 NA 2 3 NA 3 4 NA 4 5 NA 5 6 NA 6 7 NA 7 8 NA 8 9 NA 9 10 NA 10 所有1000棵树都来了。试过每一棵树都没有错误率？

第二个问题是尝试使用VIMP探索最重要的变量，例如：

plot（gg_vimp（trainrfsrc））+ theme（legend.position = c（.8，.2））+ labs（fill =＆＃34; VIMP＆gt; 0＆＃34;）

它返回：在gg_vimp.rfsrc（trainrfsrc）中： rfsrc对象不包含VIMP信息。计算...

有什么想法吗？感谢

Answer 1

我遇到了同样的问题，并在ggRandomForests手册中找到了原因：

”参数，如果rfsrc对象不包含，则传递给vimp.rfsrc函数重要信息。”

您可以尝试修改以下代码：

plot(gg_vimp(vimp.rfsrc(trainrfsrc)))

只需在vimp.rfsrc之前添加trainrfsrc。希望它能工作。

rfsrc对象不包含VIMP信息

1 个答案: