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この質問を見た後：Rの数値比較の難しさ

編集できない関数の奥深くにある等価比較に依存しているため、まだ行き詰まっています（または編集できますか？）

ローカル環境で 3 つの数値の合計が 1 になるかどうかをテストしますsum(p)==1 --> TRUE(次への機能 - これは可能ですか?

詳細: オプティマイザー ( dfoptim package, nmkb) を使用して事前確率の組み合わせを選択し、それらをモデル フィッティングのために rpart パッケージに送信し、次に検証 (rps関数) パッケージに送信して、CART モデルにフィードされる事前確率を「最適化」しようとしています。スコアリング - しかし、パッケージのどこかで、合計が 1にならないと考えているrpartため、以前の確率がエラーをスローしています。rpart

再現可能な例を次に示します。

require('rpart')
require('verification')
require('dfoptim')
data(iris)
set.seed(1)
tmp1 <- paste0(names(iris),collapse="+")
tmp2 <- gsub("\\+Species","",tmp1)
fmlatext <- paste0("Species~",tmp2)
tree <- rpart(as.formula(fmlatext),data=iris,method="class")
objfun <- function(priors,fmlatext,data){
  p <- priors/sum(priors) # turn arbitrary threesome into numbers that sum to 1
  p[1] <- 1-(sum(p)-p[1]) # ensure that numbers sum to 1
  print(c(p,sum(p)),digits=16)
  tree <- rpart(as.formula(fmlatext),data=data,parms=list(prior=p),
                method="class") 
  rpst <- rps(data$Species,predict(tree,data=data))
  return(rpst$rpss)
}
nlev <- nlevels(iris$Species)
guess <- seq(nlev)*10
lb <- rep(1,nlev)
ub <- rep(100,nlev)
bestpriors <- nmkb(par=guess,fn=objfun,lower=lb,upper=ub,
                   control=list(maximize=TRUE),fmlatext=fmlatext,data=iris)

このコードを実行すると、次の出力が得られます。

[1] 0.1666666666666667 0.3333333333333333 0.5000000000000000 1.0000000000000000
[1] 0.4353687449261023 0.2354416940871099 0.3291895609867877 1.0000000000000000
[1] 0.1224920651311070 0.5548713793562775 0.3226365555126156 1.0000000000000000
[1] 0.1268712138061573 0.2390044736120877 0.6341243125817551 1.0000000000000000
[1] 0.35141687748184969 0.57028058689316308 0.07830253562498726 1.00000000000000000
[1] 0.2997590406445614 0.5077659444797995 0.1924750148756391 1.0000000000000000
[1] 0.3598141573675122 0.4350423262345758 0.2051435163979119 0.9999999999999999
Error in get(paste("rpart", method, sep = "."), envir = environment())(Y,  : 
  Priors must sum to 1

私の実際のコードでは、これはデータと推測値に応じて一貫して発生しませんが、実際に発生し、本当に苦痛です。

どうすればこのエラーを回避できますか? 乾杯、R

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考えられる答え; 堅牢かどうかはまだわかりませんが、この関数を作成しました。以前に失敗したいくつかのテストケースで機能しています。

makeSumToOne <- function(vec) {
  p <- round(1024*vec/sum(vec),0)
  p[1] <- 1024-(sum(p)-p[1])
  p <- p/1024
  return(p)
}

元のコードでこれらの行を置き換えます。

  p <- priors/sum(priors) # turn arbitrary threesome into numbers that sum to 1
  p[1] <- 1-(sum(p)-p[1]) # ensure that numbers sum to 1

これで：

  p <- makeSumToOne(priors)

私は精度について読んでいて、「2 の累乗」が頻繁に出てくることに気づいたので、「2 の累乗」2^10=1024をプログラムに組み込むと役立つかもしれないと考えました...これまでのところ役に立っていますが、堅牢であるとは思えません。誰もより良い答えを思いつかない限り、私はこれを答えとして数えていません。(または、この解決策が機能する理由の説明とround、signifやその他の関数を使用した解決策が失敗する理由)。

于 2013-11-23T02:02:50.910 に答える