Excel IFERROR的R等同物是什么？ [英] What is the R equivalent for Excel IFERROR?

问题描述

我正在尝试将IFERROR条件置于R中，就像Excel IFERROR函数一样。我正在建立一个随机的森林模型。要微调，我使用tuneRF功能。它有助于给出最佳的mtry参数。

 ＃选择最优MTRY参数
 mtry < -  tuneRF（dat3 [ -36]，dat3 [，36]，ntreeTry = 1000，stepFactor = 1.5，improvement = 0.01，trace = TRUE，plot = TRUE）
 best.m<  -  mtry [mtry [，2] == min （mtry [，2]），1] 
  

有时，上述函数返回错误if OOB错误在不同的迭代中不会改善。

if（改进>改进）中的错误{：缺少值TRUE / FALSE
需要。

下一步：如果上述功能正常工作，我在下面的代码中使用best.m的值。

在tuneRF函数中没有错误 - 运行下面的代码。

  rf< -randomForest（classe〜。，data = dat3，mtry = best.m，important = TRUE，ntree = 1000）
  

tuneRF功能中的错误 - 运行下面的代码

  #Train Random Forest 
 rf< -randomForest（classe〜。，data = dat3，important = TRUE，ntree = 1000）
  

预期！任何帮助将被高度赞赏。

解决方案

您需要使用 try 或 tryCatch 。这应该工作：

  mtry < -  try（tuneRF（dat3 [，-36]，dat3 [，36]，ntreeTry = $，
 stepFactor = 1.5，改进= 0.01，trace = TRUE，plot = TRUE））
 if（！inherits（mtry，try-error））{
 best.m <  -  mtry [mtry [，2] == min（mtry [，2]），1] 
 rf<  -  randomForest（classe〜。，data = dat3，mtry = best.m，important = TRUE ，ntree = 1000）
} else {
 rf<  -  randomForest（classe〜。，data = dat3，important = TRUE，ntree = 1000）
} 
  

但是，给出的错误可能表示 tuneRF 函数中的错误。你能给出一个可重复的例子，即使用最小的数据集会产生错误？

I am trying to put IFERROR condition in R like Excel IFERROR Function. I am building a random forest model. To fine tune, i use tuneRF function. It helps to give optimal mtry parameter.

#Selecting Optimal MTRY parameter
mtry <- tuneRF(dat3[, -36], dat3[,36], ntreeTry=1000, stepFactor=1.5,improve=0.01, trace=TRUE, plot=TRUE)
best.m <- mtry[mtry[, 2] == min(mtry[, 2]), 1]

SOMETIMES, the above function returns error if OOB error would not improve in different iterations.

Error in if (Improve > improve) { : missing value where TRUE/FALSE needed.

Next Step : If the above function works fine, i use the value of best.m in the code below.

No ERROR in tuneRF function - Run the code below.

rf <-randomForest(classe~.,data=dat3, mtry=best.m, importance=TRUE,ntree=1000)

ERROR in tuneRF function - Run the code below.

#Train Random Forest
rf <-randomForest(classe~.,data=dat3, importance=TRUE,ntree=1000)

Thanks in anticipation! Any help would be highly appreciated.

解决方案

You need to use try or tryCatch. This should work:

mtry <- try(tuneRF(dat3[, -36], dat3[,36], ntreeTry=1000,
  stepFactor=1.5,improve=0.01, trace=TRUE, plot=TRUE))
if (!inherits(mtry, "try-error")) {
  best.m <- mtry[mtry[, 2] == min(mtry[, 2]), 1]
  rf <- randomForest(classe~.,data=dat3, mtry=best.m, importance=TRUE,ntree=1000)
} else {
  rf <- randomForest(classe~.,data=dat3, importance=TRUE,ntree=1000)
}

However, the error given may represent a bug in the tuneRF function. Can you give a reproducible example, i.e. with a minimal dataset that will produce the error?

这篇关于Excel IFERROR的R等同物是什么？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！