R从ctree（partykit）中提取内部节点信息和分裂

Question

您好，我目前正在尝试使用 partykit 中的 ctree 提取存储在 R 中常量派对对象中的一些内部节点信息，但我发现导航对象有点困难，我能够显示关于情节的信息，但我不确定如何提取信息 - 我认为它需要 nodeapply 或 partykit 中的其他功能？

library(partykit)
irisct <- ctree(Species ~ .,data = iris)
plot(irisct, inner_panel = node_barplot(irisct))

Plot with inner node details

绘制函数可以访问所有信息，但我正在寻找类似于以下内容的文本输出： Example output

Answer 1

您需要的大部分信息都可以轻松访问。我将展示如何获取信息，但让您格式化信息变成漂亮的table.

请注意，您的树结构 irisct 只是每个节点的列表。

length(irisct)
[1] 7

每个节点都有一个字段data，其中包含使其下降的点在树中这么远，所以你可以获得节点处的观察数量通过计算行数。

dim(irisct[4]$data)
[1] 54  5
nrow(irisct[4]$data)
[1] 54

或者一次完成所有操作以获得 table 2

NObs = sapply(1:7, function(n) { nrow(irisct[n]$data) })
NObs
[1] 150  50 100  54  46   8  46

节点数据的第一列是class（物种），所以你可以得到每个 class 的计数和每个 class 的概率在一个节点

table(irisct[4]$data[1])
setosa versicolor  virginica 
     0         49          5 
table(irisct[4]$data[1]) / NObs[4]
setosa versicolor  virginica 
0.00000000 0.90740741 0.09259259

你的table3中的拆分信息有点尴尬。仍然，您只需打印出所需内容的文本版本顶级节点

irisct[1]
Model formula:
Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width
Fitted party:
[1] root
|   [2] Petal.Length <= 1.9: setosa (n = 50, err = 0.0%)
|   [3] Petal.Length > 1.9
|   |   [4] Petal.Width <= 1.7
|   |   |   [5] Petal.Length <= 4.8: versicolor (n = 46, err = 2.2%)
|   |   |   [6] Petal.Length > 4.8: versicolor (n = 8, err = 50.0%)
|   |   [7] Petal.Width > 1.7: virginica (n = 46, err = 2.2%)
Number of inner nodes:    3
Number of terminal nodes: 4

保存输出以供解析和显示

TreeSplits = capture.output(print(irisct[1]))

Answer 2

主要技巧（如@G5W 先前指出的那样）是获取 party 对象的 [id] 子集，然后提取数据（通过 $data 或使用data_party() 函数）包含响应。我建议首先构建一个具有绝对频率的 table，然后从中计算相对频率和边际频率。使用 irisct 对象可以通过

获得普通的 table

tab <- sapply(1:length(irisct), function(id) {
  y <- data_party(irisct[id])
  y <- y[["(response)"]]
  table(y)
})
tab
##            [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
## setosa       50   50    0    0    0    0    0
## versicolor   50    0   50   49   45    4    1
## virginica    50    0   50    5    1    4   45

然后我们可以为一个漂亮的 table 对象添加一些格式：

colnames(tab) <- 1:length(irisct)
tab <- as.table(tab)
names(dimnames(tab)) <- c("Species", "Node")

然后使用prop.table()和margin.table()来计算我们感兴趣的频率。as.data.frame()方法从table布局转换为"long" data.frame:

as.data.frame(prop.table(tab, 1))
##       Species Node        Freq
## 1      setosa    1 0.500000000
## 2  versicolor    1 0.251256281
## 3   virginica    1 0.322580645
## 4      setosa    2 0.500000000
## 5  versicolor    2 0.000000000
## 6   virginica    2 0.000000000
## 7      setosa    3 0.000000000
## 8  versicolor    3 0.251256281
## 9   virginica    3 0.322580645
## 10     setosa    4 0.000000000
## 11 versicolor    4 0.246231156
## 12  virginica    4 0.032258065
## 13     setosa    5 0.000000000
## 14 versicolor    5 0.226130653
## 15  virginica    5 0.006451613
## 16     setosa    6 0.000000000
## 17 versicolor    6 0.020100503
## 18  virginica    6 0.025806452
## 19     setosa    7 0.000000000
## 20 versicolor    7 0.005025126
## 21  virginica    7 0.290322581

as.data.frame(margin.table(tab, 2))
##   Node Freq
## 1    1  150
## 2    2   50
## 3    3  100
## 4    4   54
## 5    5   46
## 6    6    8
## 7    7   46

并且拆分信息可以通过（仍未导出）.list.rules.party()函数获取。您只需要请求 all 个节点 ID（默认仅使用终端节点 ID）：

partykit:::.list.rules.party(irisct, i = nodeids(irisct))
##                                                               1 
##                                                              "" 
##                                                               2 
##                                           "Petal.Length <= 1.9" 
##                                                               3 
##                                            "Petal.Length > 1.9" 
##                                                               4 
##                       "Petal.Length > 1.9 & Petal.Width <= 1.7" 
##                                                               5 
## "Petal.Length > 1.9 & Petal.Width <= 1.7 & Petal.Length <= 4.8" 
##                                                               6 
##  "Petal.Length > 1.9 & Petal.Width <= 1.7 & Petal.Length > 4.8" 
##                                                               7 
##                        "Petal.Length > 1.9 & Petal.Width > 1.7"

R从ctree（partykit）中提取内部节点信息和分裂

R Extracting inner node information and splits from ctree (partykit)

r

function

plot

party