在R中:is.data.frame错误(Data)：找不到对象'‘，C5.0绘图

Question

这个问题与Stackoverflow上的其他一些问题(here、here和here)相似，但有很大的不同，以至于我无法根据我的情况推断这些答案。

我有一个函数，我拟合一个C5.0模型，然后尝试绘制该模型。

train_d <- globald[train_ind,c(features,21)]
model <- C5.0(binclass ~ .,data=train_d,trials=10)

globald是我的训练/测试数据中的一个列名( binclass是一个数据帧，我从该数据帧中将具有_ind索引的行和列c(3:12,21)子集，其中列21被命名为binclass)。拟合效果很好。但是，当我同时添加这行代码时

plot(model,trial=0)

然后我得到以下错误：Error in is.data.frame(data) : object 'train_d' not found。

怎么可能在拟合模型时，train_d被找到并正确使用，但在绘图时，却找不到train_d呢？以及如何解决这个问题的任何建议。R中的名称空间对我来说仍然是个谜。

下面是一个最小的运行示例：

f <- function(){
    library(C50)
    set.seed(1)
    class = c(1,2)
    d <- data.frame(feature1 = sample(1:10,10,replace=TRUE), feature2 = 1:10, binclass = class)
    d$binclass <- as.factor(d$binclass)
    model <- C5.0(binclass ~ ., data=d)
    plot(model)   
}

调用f()会导致以下错误：Error in is.data.frame(data) : object 'd' not found

编辑:根据MrFlick的回答，这个问题的原因似乎是C5.0代码中的错误。Pascal和MrFlick指出了一些解决方法。

Answer 1

当涉及到在适当的环境中评估命令时，代码中似乎确实存在错误。问题似乎出在C50::model.frame.C5.0函数中。我能找到的最“干净”的解决办法就是给你的模型添加一个terms属性。这将有助于封装函数环境。

f <- function(){
    library(C50)
    set.seed(1)
    class = c(1,2)
    d <- data.frame(feature1 = sample(1:10,10,replace=TRUE), feature2 = 1:10, binclass = class)
    d$binclass <- as.factor(d$binclass)
    model <- C5.0(binclass ~ ., data=d)
    model$terms <- eval(model$call$formula)   #<---- Added line
    plot(model)   
}

Answer 2

@MrFlick先生差一点就成功了，但还不够。在尝试将任意数据和目标要素传递给C50方法时，绘图的这个问题尤其令人讨厌。正如MrFlick所指出的，这与重命名术语有关。通过重命名方法调用中的x和y项，绘图函数不会被混淆。

tree_model$call$x <- data_train[, -target_index]
tree_model$call$y <- data_train[[target_feature]] 

例如，下面是一个方法，用于传递任意数据和目标特征，同时仍然能够绘制结果：

boosted_trees <- function(data_train, target_feature, iter_choice) {

    target_index <- grep(target_feature, colnames(data_train))
    model_boosted <- C5.0(x = data_train[, -target_index], y = data_train[[target_feature]], trial=iter_choice)
    model_boosted$call$x <- data_train[, -target_index]
    model_boosted$call$y <- data_train[[target_feature]]
    return(model_boosted)

}

上述方法返回的模型对象可以正常绘制。

model <- boosted_trees(data_train, 'my_target', 10)
plot(model)

Answer 3

您可以使用特殊赋值运算符<<-而不是标准赋值运算符(<-)。它会将对象保存到全局环境中，这样就可以解决您的问题。