Question

我使用R包GBM可能是我预测建模的首选。关于这个算法有很多很棒的东西但是一个“坏”的是我不能轻易地使用模型代码来获取R之外的新数据。我想编写可以在SAS或其他系统中使用的代码（我将从SAS（无法访问IML））。

假设我有以下数据集（来自GBM手册）和型号代码：

library(gbm)
set.seed(1234)
N <- 1000
X1 <- runif(N)
X2 <- 2*runif(N)
X3 <- ordered(sample(letters[1:4],N,replace=TRUE),levels=letters[4:1])
X4 <- factor(sample(letters[1:6],N,replace=TRUE))
X5 <- factor(sample(letters[1:3],N,replace=TRUE))
X6 <- 3*runif(N)
mu <- c(-1,0,1,2)[as.numeric(X3)]
SNR <- 10 # signal-to-noise ratio
Y <- X1**1.5 + 2 * (X2**.5) + mu
sigma <- sqrt(var(Y)/SNR)
Y <- Y + rnorm(N,0,sigma)
# introduce some missing values
#X1[sample(1:N,size=500)] <- NA
X4[sample(1:N,size=300)] <- NA
X3[sample(1:N,size=30)] <- NA
data <- data.frame(Y=Y,X1=X1,X2=X2,X3=X3,X4=X4,X5=X5,X6=X6)
# fit initial model

gbm1 <- gbm(Y~X1+X2+X3+X4+X5+X6, # formula
data=data, # dataset
var.monotone=c(0,0,0,0,0,0), # -1: monotone decrease,
distribution="gaussian", 
n.trees=2, # number of trees
shrinkage=0.005, # shrinkage or learning rate,
# 0.001 to 0.1 usually work
interaction.depth=5, # 1: additive model, 2: two-way interactions, etc.
bag.fraction = 1, # subsampling fraction, 0.5 is probably best
train.fraction = 1, # fraction of data for training,
# first train.fraction*N used for training
n.minobsinnode = 10, # minimum total weight needed in each node
cv.folds = 5, # do 5-fold cross-validation
keep.data=TRUE, # keep a copy of the dataset with the object
verbose=TRUE) # print out progress

现在，我可以在

中看到使用pretty.gbm.tree的单个树

pretty.gbm.tree(gbm1,i.tree = 1)[1:7]

产生

   SplitVar SplitCodePred LeftNode RightNode MissingNode ErrorReduction Weight
0         2  1.5000000000        1         8          15      983.34315   1000
1         1  1.0309565491        2         6           7      190.62220    501
2         2  0.5000000000        3         4           5       75.85130    277
3        -1 -0.0102671518       -1        -1          -1        0.00000    139
4        -1 -0.0050342273       -1        -1          -1        0.00000    138
5        -1 -0.0076601353       -1        -1          -1        0.00000    277
6        -1 -0.0014569934       -1        -1          -1        0.00000    224
7        -1 -0.0048866747       -1        -1          -1        0.00000    501
8         1  0.6015416372        9        10          14      160.97007    469
9        -1  0.0007403551       -1        -1          -1        0.00000    142
10        2  2.5000000000       11        12          13       85.54573    327
11       -1  0.0046278704       -1        -1          -1        0.00000    168
12       -1  0.0097445692       -1        -1          -1        0.00000    159
13       -1  0.0071158065       -1        -1          -1        0.00000    327
14       -1  0.0051854993       -1        -1          -1        0.00000    469
15       -1  0.0005408284       -1        -1          -1        0.00000     30

手册第18页显示以下内容：

enter image description here

根据手册，第一次分割发生在第三个变量（基于此输出的零），即gbm1$var.names[3]“X3”。变量是有序因子。

types<-lapply (lapply(data[,gbm1$var.names],class), function(i) ifelse (strsplit(i[1]," ")[1]=="ordered","ordered",i))

types[3]

因此，拆分为1.5意味着值'd和c'levels[[3]][1:2.5]（也基于零）拆分为左节点，其他levels[[3]][3:4]转到右侧。

接下来，规则继续在gbm1$var.names[2]处进行拆分，在索引为1的行中由SplitVar = 1表示。

有没有人写过任何东西来浏览这个数据结构（对于每棵树），构建如下规则：

“如果X3在（'d'，'c'）和X2＆lt; 1.0309565491以及X3在'（'d'）中则得分TreeOne = -0.0102671518”

这就是我认为这棵树的第一条规则是如何读取的。

或者有任何建议如何做到最好？

Answer 1

mlmeta包有一个函数gbm2sas，它将GBM模型从R导出到SAS。

Answer 2

这是一个非常通用的答案，说明如何做到这一点。

添加一些R代码以将输出写入文件。 https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/sink.html

然后通过SAS，访问能够执行R：http://support.sas.com/documentation/cdl/en/hostunx/61879/HTML/default/viewer.htm#a000303551.htm （您需要知道R可执行文件的位置，将您在上面编写的R代码指向可执行文件）

从那里你应该能够操纵SAS内的输出来做你可能需要的任何得分。

如果它只是一次性评分而不是进程，则省略R的SAS执行并简单地开发SAS代码以解析R输出文件。

GBM规则生成 - 编码建议

2 个答案: