R中的装袋：如何使用带袋功能的列车

在R中，我尝试将bag功能与train功能结合使用。我首先使用

train

和

rpart

对简单的虹膜数据集进行分类树模型。现在我想用bag函数创建一个包含10棵树的包。文档中说，aggregate参数必须是一个从所有打包模型中选择值的函数，因此我创建了一个名为

agg

，它选择频率最高的字符串。但是，行李功能会出现以下错误：

Error in fitter(btSamples[[iter]], x = x, y = y, ctrl = bagControl, v = vars,  : 
  task 1 failed - "attempt to apply non-function"

这是我的完整代码：

# Use bagging to create a bagged classification tree from 10 classification trees created with rpart.
data(iris)

# Create training and testing data sets:
inTrain = createDataPartition(y=iris$Species, p=0.7, list=F)
train = iris[inTrain,]
test = iris[-inTrain,]

# Create regressor and outcome datasets for bag function:
regressors = train[,-5]
species = train[,5]

# Create aggregate function:
agg = function(x, type) {
  y = count(x)
  y = y[order(y$freq, decreasing=T),]
  as.character(y$x[1])
}

# Create bagged trees with bag function:
treebag = bag(regressors, species, B=10,
              bagControl = bagControl(fit = train(data=train, species ~ ., method="rpart"),
                                      predict = predict,
                                      aggregate = agg
                                      )
              )

这将给出上述错误消息。我不明白它为什么拒绝

agg

函数。

来自

？bag（）

当将行李与列车一起使用时，分类模型应使用类型= predict函数中的“prob”，以便predict.train（对象， newdata，type=“prob”）将起作用

所以我想你可能想试试：

bagControl = bagControl(fit = train(data=train, species ~ .,
                                    method="rpart", type="prob"),
                        predict = predict,
                        aggregate = agg
                        )

我添加了type=“prob”，解决了之前收到的错误消息。然而，现在这行代码崩溃了，出现了一条新的错误消息：

error in train.default（x，y，weights=w，…）：Stopping