問題タブ [party]

次の方法を使用してサードパーティのCookieを設定しようとしています。

SiteA

SiteB

SiteB / cookie.phpに直接アクセスすると、期待どおりにCookieがドロップします。ただし、SiteAにアクセスしてもCookieは削除されません。

同じ方法を使用しているが、PHPを使用してCookieを削除すると、うまく機能します。このシナリオでJavascriptがCookieをドロップしない理由はありますか？.phpページが画像であると言うHTTPコンテンツタイプのヘッダーが送信されていないためかもしれないと思いました。しかし、PHPバージョンのコードが機能するためにそれを適切に配置する必要はなかったようです。

JSを使用してこれを機能させる方法はありますか？それも可能ですか？たとえば、DoubleClickはこれをどのように機能させますか？

参考：これは、Cookieを正常に削除したPHPコードです。

mobRパッケージの機能を使用していますparty。私の質問は、modelこの関数のパラメーターに関するものです。

StatModelオブジェクト（パッケージから）を定義するにはどうすればよいですか？それをglmnetModelmodeltoolsと呼びましょう-推定のノードモデルがモデルになるようにします（より正確には、この関数をglmnetModelのスロットの主要な推定関数として使用したいと思います）？mobglmnetcv.glmnetfit

1つの難しさは、ここreweightで提案されているように関数（およびおそらく関数estfunとdeviance関数？）を正しく拡張することです（セクション2.1）。

誰かアイデアがありますか？

注意：いくつかの拡張機能（SVMの場合：ここ）を見ましたが、正しく使用できません。

どうもありがとうございます ！

ドミニク

Rで party パッケージを使用して最大ノードまたはツリーの複雑さを制限する方法はありますか?

テストデータセット（n = 35000）を分割し、Rをより小さなチャンクで実行できるようにすることで、テストデータセット（n = 35000）の予測を高速化しようとしています。モデルはで生成されていparty::cforestます。

foreachただし、で使用しようとすると、Rで最小のパーツを計算することはできません%dopar%。

predict(fit,newdata=a[1:100,])私の予測関数は、との両方で約7秒かかります foreach(i=1:10) %do% {predict(fit,newdata=a[1:10,])}。

しかし、%dopar%代わりに使用しようとすると、Rがフリーズするようです。すべきではない：

ずっと速くなりますか？それとも、並列化自体がRの速度を低下させているのでしょうか。

別の関数（ここで提案されているようにsqrt（3）を繰り返し計算する）を使用したテスト実行では、大幅な改善が見られたため、%dopar%も機能しています。

randomForestを使用した予測も同様に動作しますが、ここで%do%は10x1：10の予測でも、1：100を予測するよりもはるかに時間がかかるという違いがあります。randomForestの場合、35kのデータセットすべてを予測することは問題ではないため、私はあまり気にしません。ところで。それは私だけですか、それともcforestはすべてにもっと時間とRAMを費やしていますか？randomForestがチャームのように機能する場合にのみ問題が発生します。

（Windows 7、x64、8GB RAM、4コア/ 8スレッドで実行-doSNOW並列化クラスターで6ノードを使用）

6 つの予測変数 (すべてカテゴリ変数)、応答変数、重みの列、および約 3500 の観測値を含むデータ セットがあります。予測変数の水準は 2 から 7 までさまざまです。

たとえば、各予測変数のレベルの指標変数を定義しました。

は「主な」変数の 1 つであり、小売Tradeはそれが取り得る値です。

以下を使用して条件変数の重要度を計算しようとすると、問題が発生します。

、 などのそれぞれはcomp、tpft主な変数が取ることができるカテゴリです。

これはエラーを返します：

そして、私はそれを修正する方法がわかりません！traceback与えます：

このメソッドは、6 つの主要な変数のみをテストする場合に機能するため、インジケーター変数の数が他の変数の数と一致しないという問題があり、インジケーター変数で conditional=FALSE を使用することも機能します。どんな助けでも大歓迎です。

ほとんどがカテゴリ変数の大きなデータセット (アンケート結果) があります。カイ二乗検定を使用して、変数間の依存関係をテストしました。変数間に不可解な数の依存関係があります。CHAID パッケージの関数を使用してchaid()相互作用を検出し、変数ごとにこれらの依存関係の基礎となる構造を分離 (したいこと) しました。通常、カイ 2 乗検定では変数の多数の依存関係 (たとえば 10 ～ 20) が明らかになり、chaid関数によってこれがより理解しやすいもの (たとえば 3 ～ 5) に減らされます。私がやりたいことは、chaid()結果に関連することが示された変数の名前を抽出することです。

chaid()出力はconstpartyオブジェクトの形式です。私の質問は、そのようなオブジェクトのノードに関連付けられた変数名を抽出する方法です。

自己完結型のコード例を次に示します。

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:

次に、最初のツリーを印刷したいのですが、そうします

結果はこんな感じ

なぜ空なのですか (各ノードの重みはゼロに等しい)?