我正在尝试从R语言中的c50包构建的模型中导出模型。

我使用partykit包来提取最后一次试验，但它返回的拟合值与原值不一致。

我不明白为什么as.party.c5.0函数的拟合方式与C5.0函数不完全相同。它对第一次试验有效，但对其他试验无效。

例如：

poc_db<-irisfullTree_prun_iris_Winow <- C5.0(Species ~ ., data =poc_db, trials = 10,control = C5.0Control(CF = 0.90,noGlobalPruning = FALSE,winnow = T))cat(fullTree_prun_iris_Winow$output)-----  Trial 9:  -----Decision tree:Petal.Width <= 0.6: setosa (10.5) Petal.Width > 0.6::...Petal.Width <= 1.7: versicolor (116.3/49.4)    Petal.Width > 1.7: virginica (22.2)modParty <- C50:::as.party.C5.0(fullTree_prun_iris_Winow,trial=10)Fitted party:[1] root|   [2] Petal.Width <= 0.6: setosa (n = 50, err = 0.0%)|   [3] Petal.Width > 0.6|   |   [4] Petal.Width <= 1.7: versicolor (n = 54, err = 9.3%)|   |   [5] Petal.Width > 1.7: virginica (n = 46, err = 2.2%)

我们应该对第四个节点有：… versicolor(116/49)

感谢帮助

回答：

第四个节点有54个观测值，其中49个是versicolor。参见

table(subset(poc_db, Petal.Width > 0.6 & Petal.Width <= 1.7)$Species)##     setosa versicolor  virginica ##          0         49          5 

因此，partykit报告n = 54和err = 9.3%，对应于5/54。由C5.0报告的值不同，因为它是通过多次试验的提升树得出的，而不是仅使用单棵树本身。