r - cforest は空のツリーを印刷します

Question

cforest 関数 (R、party パッケージ) を使用しようとしています。

これは、フォレストを構築するために私が行うことです:

library("party")
set.seed(42)
readingSkills.cf <- cforest(score ~ ., data = readingSkills, 
                         control = cforest_unbiased(mtry = 2, ntree = 50))

次に、最初のツリーを印刷したいのですが、そうします

party:::prettytree(readingSkills.cf@ensemble[[1]],names(readingSkills.cf@data@get("input")))

結果はこんな感じ

     1) shoeSize <= 28.29018; criterion = 1, statistic = 89.711
       2) age <= 6; criterion = 1, statistic = 48.324
    3) age <= 5; criterion = 0.997, statistic = 8.917
      4)*  weights = 0 
    3) age > 5
      5)*  weights = 0 
  2) age > 6
    6) age <= 7; criterion = 1, statistic = 13.387
      7) shoeSize <= 26.66743; criterion = 0.214, statistic = 0.073
        8)*  weights = 0 
      7) shoeSize > 26.66743
        9)*  weights = 0 
    6) age > 7
      10)*  weights = 0 
1) shoeSize > 28.29018
  11) age <= 9; criterion = 1, statistic = 36.836
    12) nativeSpeaker == {}; criterion = 0.998, statistic = 9.347
      13)*  weights = 0 
    12) nativeSpeaker == {}
      14)*  weights = 0 
  11) age > 9
    15) nativeSpeaker == {}; criterion = 1, statistic = 19.124
      16) age <= 10; criterion = 1, statistic = 18.441
        17)*  weights = 0 
      16) age > 10
        18)*  weights = 0 
    15) nativeSpeaker == {}
      19)*  weights = 0 

なぜ空なのですか (各ノードの重みはゼロに等しい)?

Answer 1

Updateで@rcs によって提案された解決策は興味深いものcforestですが、従属変数が数値の場合には機能しません。コード：

set.seed(12345)
y <- cforest(score ~ ., data = readingSkills,
       control = cforest_unbiased(mtry = 2, ntree = 50))
tr <- party:::prettytree(y@ensemble[[1]], names(y@data@get("input")))
tr_weights <- update_tree(tr)
plot(new("BinaryTree", tree=tr_weights, data=y@data, responses=y@responses))

次のエラー メッセージが生成されます

R> Error in valid.data(rep(units, length.out = length(x)), data) :
   no string supplied for 'strwidth/height' unit

そして次のプロット：

以下に、@rcs によって提案されたハックの改良版を提案します。

get_cTree <- function(cf, k=1) {
  dt <- cf@data@get("input")
  tr <- party:::prettytree(cf@ensemble[[k]], names(dt))
  tr_updated <- update_tree(tr, dt)
  new("BinaryTree", tree=tr_updated, data=cf@data, responses=cf@responses, 
      cond_distr_response=cf@cond_distr_response, predict_response=cf@predict_response)
}

update_tree <- function(x, dt) {
  x <- update_weights(x, dt)
  if(!x$terminal) {
    x$left <- update_tree(x$left, dt)
    x$right <- update_tree(x$right, dt)   
  } 
  x
}

update_weights <- function(x, dt) {
  splt <- x$psplit
  spltClass <- attr(splt,"class")
  spltVarName <- splt$variableName
  spltVar <- dt[,spltVarName]
  spltVarLev <- levels(spltVar)
  if (!is.null(spltClass)) {
    if (spltClass=="nominalSplit") {
     attr(x$psplit$splitpoint,"levels") <- spltVarLev   
     filt <- spltVar %in% spltVarLev[as.logical(x$psplit$splitpoint)] 
    } else {
     filt <- (spltVar <= splt$splitpoint)
    }
  x$left$weights <- as.numeric(filt)
  x$right$weights <- as.numeric(!filt)
  }
  x
}

plot(get_cTree(y, 1))