在ctree中使用tuneGrid和控件(Caret)

Question

我在使用tuneGrid和控件选项时遇到了一个问题。在本例中，我希望设置最小标准和最大深度，但也希望指定最小桶大小。当将任何选项传递给ctree_control()时，似乎都会发生此错误。

我知道错误：

在eval(expr，envir，class )中: Fold1: mincriterion=0.95失败，maxdepth=7错误在(函数(cl，name，valueClass)中)：类“maxdepth=7”对象的赋值对于类“TreeGrowControl”中的“TreeGrowControl”对象中的@‘极大深度’无效；is (值，“整数”)不是真“

这可以通过运行：

library(caret)
data("GermanCredit")

trainCtrl <- trainControl(method = 'cv', number = 2, sampling = 'down', 
verboseIter = FALSE, allowParallel = FALSE, classProbs = TRUE, 
                      summaryFunction = twoClassSummary)

tune <- expand.grid(.mincriterion = .95, .maxdepth = seq(5, 10, 2))

ctree_fit <- train(Class ~ ., data = GermanCredit, 
method = 'ctree2', trControl = trainCtrl, metric = "Sens", 
tuneGrid = tune, controls = ctree_control(minbucket = 10))

我正在尝试这种方法，基于下面发布的答案：unbiased() using caret package

从错误的外观来看，这与插入符号如何将最大深度传递给ctree有关，但我不确定这附近是否存在。直接使用ctree_control运行ctree很好。

任何帮助都是非常感谢的。

Answer 1

在我看来这可能是个窃听器。如果您使用as.integer()，您可以使它工作。

tune <- expand.grid(.mincriterion = .95, 
                    .maxdepth = as.integer(seq(5, 10, 2)))

原因：如果您使用controls参数，那么插入符号所做的是

theDots$controls@tgctrl@maxdepth <- param$maxdepth
theDots$controls@gtctrl@mincriterion <- param$mincriterion
ctl <- theDots$controls

如果我们看一下treeControl类，它看起来如下所示

Formal class 'TreeControl' [package "party"] with 4 slots
  ..@ varctrl  :Formal class 'VariableControl' [package 
  ..@ tgctrl   :Formal class 'TreeGrowControl' [package "party"] with 4 slots

[left stuff out]

  .. .. ..@ stump         : logi FALSE
  .. .. ..@ maxdepth      : int 0
  .. .. ..@ savesplitstats: logi TRUE
  .. .. ..@ remove_weights: logi FALSE 

因此，它希望maxdepth是整数，插入符号尝试分配一个数字(可能是整数，但不是类整数)，但前提是指定了controls。

如果不指定controls，它就会指定

ctl <- do.call(getFromNamespace("ctree_control", "party"), 
                                      list(maxdepth = param$maxdepth,
                                           mincriterion = param$mincriterion))

...then是以一种我不完全理解的方式从那里走过来的，我现在只看一下源代码。如果你感兴趣的话，可以看看https://github.com/topepo/caret/blob/master/models/files/ctree2.R。