使用“cforest”中的“randomForest”包提取变量重要性

Question

是否可以使用

randomForest

包从

cforest

使用

partykit

包提取变量重要性？

这是一些代码，我尝试提取“正常”

randomforest

和

cforest

：

的变量重要性

# Load the required libraries
library(randomForest)
library(partykit)

# Set a random seed for reproducibility
set.seed(123)

# Generate synthetic data
n <- 100  # Number of data points
x1 <- rnorm(n)  # Predictor 1
x2 <- rnorm(n)  # Predictor 2
y <- ifelse(x1^2 + x2^2 > 1, 1, 0)  # Response variable

# Create a data frame
data <- data.frame(x1 = x1, x2 = x2, y = y)


# Fit a Random Forest model
rf_model <- randomForest(y ~ x1 + x2, data = data , ntree = 100)

# Fit a Conditional Inference Random Forest (cforest) model
cforest_model <- partykit::cforest(y ~ x1 + x2, data = data, ntree = 500)

# Varimp for randomforest
myvarimp1 <- randomForest::importance(rf_model) 

# Varimp for conditional randomforest
myvarimp2 <- randomForest::importance(cforest_model) 

但是当尝试在 cforest_model 上使用它时。我收到此错误：

UseMethod(“重要性”) 中的错误： 没有适用于“重要性”的方法应用于“c('cforest', 'constparties', 'partys')”类的对象

有可能这样做吗？

谢谢

Answer 1

您可以使用以下代码来计算条件随机森林模型的变量重要性。

myvarimp2 = varimp(cforest_model, conditional = T)

dotchart(sort(myvarimp2),
         main = "Conditional Importance of Variables")

varimp

函数可在

partykit

包中用于条件随机森林模型的变量重要性计算，遵循“randomForest”中“平均精度下降”重要性的排列原则。