0

血圧 (BP)、心拍数 (HR)、体重、体表面積 (BSA)、体格指数 (BMI)、年齢、性別などの予測変数を含む CSV ファイルがあります。

これらの変数には、これらの患者を高リスクのはい/いいえのカテゴリに分類する決定木ベースのアルゴリズムがあります。したがって、HIGH_RISK は CSV の最後の列であり、現在は空です。現在、個々の被験者 (CSV ファイルの個々の行) のアルゴリズムを使用して HIGH_RISK 列にデータを入力することはできますが、行が非常に多いため、手動でそれを行うのは現実的ではありません。

単純な足し算、引き算、掛け算などであれば、R で、さらには Excel で行っていたでしょう。しかし、アルゴリズムには分岐決定木が含まれているため、その方法がわかりません。しかし、R は非常に強力なので、それは可能だと確信しています。助言がありますか？

決定木は次のようになります: http://www.scielo.br/img/revistas/sa/v70n6/a01fig04.jpg

4

1 に答える 1

0

私があなたのために書いたこのヘルパー関数を使用できます：

decisionTree <- function(dataframe, lst) {
  if (!is.recursive(lst)) return(lst)
  values <- numeric(nrow(dataframe))
  indices <- eval(parse(text = names(lst)[1]), dataframe)
  values[indices] <- decisionTree(dataframe[indices, ], lst[[1]])
  values[!indices] <- decisionTree(dataframe[!indices, ], lst[[2]])
  values
}

一般的な形式は、次のような形式で、最初の引数として a を渡しdata.frame、決定木を表すネストされたリストを 2 番目の引数として渡します。

 list("first_variable > 0.3" = 
         list("second_variable > 0.5" = 1,
              "second_variable <= 0.5" = list(
                 "third_variable > 0.3" = 0,
                 1) # naming the negated condition is optional
              ),
      "first_variable <= 0.3" = 0)

例

iris$foo <- decisionTree(iris, list("Sepal.Length > 5" = list("Petal.Length > 1.3" = 1, 0), 0))
head(iris) # All entries with Sepal.Length > 5 and Petal.Length > 1.3 will contain a 1.
#      Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species foo
#    1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa   1
#    2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa   0
#    3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa   0
#    4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa   0
#    5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa   0
#    6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa   1

提供したグラフの場合、2 番目の引数は次のようになります。

list("Ts_Armpit > 35.1" = 1,
  list("Ts_Breast <= 0.39" = list("Ts_Croup <= 28.9" = 1, 0),
    list("Ts_Groin <= 35.1" = 1, list("Ts_Armpit <= 33.7" = 1, 0))))

ここで、1は不快感を0示し、快適さを示します。

于 2014-07-03T17:00:53.430 に答える