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そこで、 reg_treeに出力するrpartを使用して回帰木を作成しました

# show summary statistics of reg_tree
summary(reg_tree)

# store top variables as new values
topvars <- reg_tree$variable.importance

# output of topvars
topvars 

q_21fb1900   q_2b3296a0          q_0   q_fde6a01e   q_7fa850ed   q_323d6cee   q_c6ab3657   q_eb2ad90d   q_5dcb2b57 
5.303283e+15 5.196871e+15 4.002239e+15 4.412505e+14 2.616730e+14 2.162128e+14 2.035465e+14 1.354927e+14 5.095959e+13 
  q_af2830be   q_caa61b2c   q_a6828865   q_99f5a0bd   q_be83fe28   q_efdc29dd   q_9e86aa7f   q_2ea0e2aa   q_5049294d 
2.176437e+13 1.210118e+13 1.126591e+13 8.387189e+12 4.951978e+12 4.115929e+12 3.864235e+12 1.449853e+12 5.436949e+11 
  q_5ae0f0cd   q_518fba14 
5.436949e+11 5.412242e+11

これらの名前をそれぞれ xvar1、xvar2 として抽出し、各 xvar が列見出しに対応する次のモデルに自動的に配置したいと考えていますlm(y_var ~ xvar1 + xvar2 + xvar3 + ... +,data)。

すなわち

lm(y_var ~ q_21fb1900 + q_2b3296a0 + q_0 + ... +,data)

新しいデータセットをドロップして、将来各 xvar をカスタム変更する心配がないようにするにはどうすればよいですか?

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これを試して：

例：

reg_tree <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis)
topvars <- reg_tree$variable.importance
myreg<-lm(as.formula(paste("as.numeric(Kyphosis) ~ ",paste(names(topvars), collapse = " + "), sep = "")),data=kyphosis)
> summary(myreg)

Call:
lm(formula = as.formula(paste("as.numeric(Kyphosis) ~ ", paste(names(topvars), 
    collapse = " + "), sep = "")), data = kyphosis)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-0.79440 -0.22356 -0.08478  0.10205  0.84768 

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  1.2612198  0.1934124   6.521 6.61e-09 ***
Start       -0.0307392  0.0091166  -3.372  0.00117 ** 
Age          0.0010657  0.0006937   1.536  0.12858    
Number       0.0525555  0.0274522   1.914  0.05928 .  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.3599 on 77 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.2575, Adjusted R-squared: 0.2285 
F-statistic:   8.9 on 3 and 77 DF,  p-value: 3.912e-05
于 2013-08-15T21:21:47.520 に答える