将决策树节点映射到一键向量的最快方法是什么？

Question

请考虑函数f，该函数采用决策树节点参数{-1，+ 1}并将其映射到一个热向量[0,0,0,1]。

我认为这最终将成为我正在开发的程序的瓶颈之一，所以我想知道是否有人找到了一种将参数映射到向量的更快方法。

f<-function(h){
    # function takes as arguments:
    # an m-bit vector of potential split decisions (h)
    # function returns: 
    # an m+1-length one-hot indicator vector
    theta_vec = c(rep(0,length(h)+1))
    position = length(h)+1
    for(bit in seq(1,length(h),2)){
        if(h[bit]>0){
            position=position
        }
        else{
            position=position/2
        }
    }
    theta_vec[position]=1
    return(theta_vec)
}

谢谢您的帮助

Answer 1

我认为我有一个解决方案可以在四分之一的时间内运行。您是否可以重构，以便使用（0,1）而不是（-1,1）；并将其用作行列表而不是向量？尽管可以将下面的函数重写为使用向量作为输入，但是我在考虑问题时发现它更易于解释。

findPos <- function(h){

  # find number of rows from input
  N <- length(h)

  # go through and pick out the values in each tree that are valid based
  # on previous route
  out <- c(h[[1]], rep(0, N-1))
  for(i in 2:N){
    out[i] <- h[[i]][sum(out[i:(i-1)] * 2^(i-1)/(2^((i-1):1))) + 1]
  }

  # now find the final position in the bottom row and return as a vector
  out_pos <- sum(out * 2^N/(2^(1:N))) + 1
  full_vec <- rep(0, 2^N)
  full_vec[out_pos] <- 1

  return(full_vec)
}

# couple of e.gs
f(c(0,1,1))
findPos(list(0, c(1,1)))

f(c(1,1,1))
findPos(list(1, c(1,1)))

# works with larger trees
findPos(list(1, c(1,1), c(1,0,0,0)))

# check time using microbenchmark package
microbenchmark::microbenchmark(
  "old" = {
    f(c(0,1,1))
  },
  "new" = {
    findPos(list(0, c(1,1)))
  }
)

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