在 R 中加载派对包时出现“找不到对象"错误
我正在尝试在 R 中加载派对包.我已经安装了所有相关的依赖项，但是当我输入 library(party) 时，我得到了错误: loadNamespace(i, c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[i]]) 中的错误:找不到对象“vI"错误:“party"的包或命名空间加载失败 我以前在加载包时从未见过这样的错误，我真的很茫然.任何帮助将不胜感
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识别派对 ctree nodel 中的所有不同变量
我在party R 包中使用ctree 函数.我想确定树中使用的所有预测变量，以减少用于进一步分析的 data.frame 维度.例如: 库(ctree)数据(臭氧)myModel 我想要一个接收 myModel 并返回温度、风和臭氧的函数 解决方案 你可以试试这个: getUsefulPredictors 它压平树并查找名称中包含 variableName 的元素 在它返回
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有没有办法操纵 ctree 图的标题?
有没有办法改变 ctree 图的标题大小? 使用以下变量快速设置ctree图 a 有了以下内容，您应该得到下面的情节 图书馆(派对)urp
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向 Java Applet 添加第三方库
我有一个需要第 3 方库的 Java Applet，但如何将 jar 添加到类路径并将其引用到 Java Applet? 我的第三方库是 org.apache.commons.lang.StringUtils 解决方案 将其他 jars 放在 manifest.mf 的 Class-Path 属性中并为其他 jar 构建索引，以便加载程序不必下载一个罐子，除非它真的需要它. 或
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cforest 派对不平衡类
我想用派对库中的 cforest 函数来衡量特征的重要性. 我的输出变量在第 0 类中有 2000 个样本，在第 1 类中有 100 个样本. 我认为避免由于类不平衡而导致偏差的一个好方法是使用子样本训练森林的每棵树，使得类 1 的元素数量与类 0 中的元素数量相同. 有没有办法做到这一点?我正在考虑像 n_samples = c(20, 20) 这样的选项 编辑:代码示例
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生成带有partykit:mob()对象的并排节点模型的表
假设我使用 partykit:mob()拟合了模型.之后，我想生成一个包含所有节点的并排表(包括使用整个样本拟合的模型).在这里，我尝试使用 stargazer()进行此操作，但是不欢迎使用其他方法. 在下面的示例中，尝试获取表. library("partykit")require("mlbench")##皮马印第安人糖尿病数据数据("PimaIndiansDiabetes"，包="m
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R partykit :: ctree边缘上的偏移标签
我正在使用 ctree ，并且我的数据集具有创建节点的因素的协变量.该协变量有足够的因素，并且它们的名称足够长，以至于它们在节点处创建的边缘彼此重叠.我想找到一种方法来阻止这种重叠. 我检查了其他问题，发现其中一个 answer 提供了一些问题帮助. ctree 的绘图依赖于 grid 包，我可以使用函数在边缘上编写新标签.我现在的问题是我不知道如何抑制 plot 树时默认打印的标签.我对
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partykit-如何在不重叠终端节点的情况下绘制glmtree?
我想绘制一棵由glmtree(partykit软件包)产生的树.不幸的是，终端节点重叠并且图形的标签不再正确显示. 生成树的代码是这样的: 库(partykit)图书馆(aVirtualTwins)数据(败血症)附(败血症)数据
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partykit:修改终端节点以包括标准偏差和回归变量的重要性
在使用 partykit :: mob()函数之后，我希望能够对显示的图进行个性化设置，以包括标准偏差和回归变量的统计显着性. 以下代码来自 partykit 文档. library("partykit")if(require("mlbench")){##皮马印第安人糖尿病数据数据("PimaIndiansDiabetes"，包="mlbench")##用于Logistic回归的简单基本
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partykit:当包含不相等的回归者的名称长度时，在终端节点中证明文本的正确性
我正在尝试将终端节点的美学编辑为: 增大框的大小，以便在其中列出全名. 如果可能，在存在不相等的回归者名称长度的情况下，对内部文本进行对齐，以生成终端节点的表状视图. 在下面，我使用 gp 选项(fontsize = 10，boxwidth = 10)列出了我的尝试，但我怀疑自己使用的是错误的美学选项./p> mysummary 函数在 但是我想得到类似以下的内容:
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在glmtree中代表20多个级别
当前，我正在使用R中的 glmtree()函数.我有一些20多个水平的因子变量.问题来自树的表示.由于某些变量中存在大量级别(即i_mode具有29个级别)，因此某些叶子上的某些信息无法可视化. 一种可能的解决方案是“虚拟化"游戏对象.这些水平.但是，如果可能的话，我宁愿不这样做. 您知道一种可以使我以更易读的形式表示同一地块的方法吗? 有任何线索吗? 谢谢 解决方案
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partykit:在终端节点箱形图上方显示终端节点百分位数值
我正在尝试使用 partykit 绘制由 rpart 生成的回归树.假设使用的公式是 y〜x1 + x2 + x3 + ... + xn .我想实现的是一棵在终端节点上具有箱线图的树，顶部有一个标签，列出分配给每个节点的观测值的y值分布的第10、50和90％，即在表示箱线图的上方在每个终端节点上，我都想显示一个标签，例如“第10个百分位= $ 200，均值= $ 247，第90个百分位= $ 29
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BinaryTree(树，聚会)的图忽略par()的图选项
我想在图的较高部分绘制BinaryTree，并在第二部分(底部)绘制第二个树.这是一些示例代码，表明树的图完全忽略了par() 设置的分区选项 library("party") ### regression airct
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如何在R中编辑ctree标签
我制作了一个ctree，并且想要对其进行进一步的编辑. 我的代码是: plot(ct, main = expression('Suitable Brook Trout Habitat (m'^2*'/100m'^2*')'), inner_panel = node_inner(ct, fill = c("white"), id = FALSE), terminal_pan
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无法获得partykit包的mob函数来进行单变量MLE拟合
我无法获得partykit软件包的mob函数来进行单变量MLE拟合. # Trying to convert vignette example here https://cran.r-project.org/web/packages/partykit/vignettes/mob.pdf on page 7 to do univariate MLE gamma fits. data("Pi
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R更新ctree(打包方)功能因素级别
我正在尝试确保在树对象和预测测试集中都完整地表示了我所有类型因子的特征(就所有可能的因子水平而言). for (j in 1:length(predictors)){ if (is.factor(Test[,j])){ ct [[names(predictors)[j]]]
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在R中安装PARTY软件包时出错
此处是新手R用户. 我想在RStudio(0.98.507版)中安装party软件包，但是无论是直接从CRAN存储库直接安装它，还是先保存文件然后再将其加载到R中，我都会收到以下错误消息: > install.packages("party") Installing package into ‘C:/Users/Linda/Documents/R/win-library/3.1’ (as ‘
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R包中的替代功能
因此，我试图在ctree(partykit的一部分)包中进行修改.具体来说，我想在全局环境中删除一个对象，然后运行gc()来帮助节省内存(R达到使用Windows页面文件的目的时，运行速度非常慢).我使用fixInNamespace做到了这一点: fixInNamespace(ctree,"partykit") 我注意到我的更改没有用，所以我什至可以做为替换代码: function
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权重的Ctree分类-结果显示
假设我要使用虹膜数据示例，但正确分类杂色对我来说要重要5倍. library(party) data(iris) irisct
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用"print"显示推断树节点值.
如果我问这个问题，我会道歉，因为我是R和统计分析的新手. 我已经使用party库生成了条件推理树. 当我plot(my_tree, type = "simple")时，我得到的结果是这样的: 当我print(my_tree)时，我得到的结果是这样的: 1) SOME_VALUE
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