Sql server R：如何正确创建rx_forest_模型对象？

我正在尝试使用R和SQL Server 2016进行客户流失分析。 我已经将我的数据集上传到本地SQL Server中的数据库中，并对该数据集进行了所有的准备工作。 现在我有了这个函数

trainModel（）

，我将使用它来估计我的随机模型林：

trainModel = function(sqlSettings, trainTable) {
sqlConnString = sqlSettings$connString

trainDataSQL <- RxSqlServerData(connectionString = sqlConnString,
                                table = trainTable,
                                colInfo = cdrColInfo)

## Create training formula
labelVar = "churn"
trainVars <- rxGetVarNames(trainDataSQL)
trainVars <- trainVars[!trainVars %in% c(labelVar)]
temp <- paste(c(labelVar, paste(trainVars, collapse = "+")), collapse = "~")
formula <- as.formula(temp)

## Train gradient tree boosting with mxFastTree on SQL data source
library(RevoScaleR)
rx_forest_model <- rxDForest(formula = formula,
                             data = trainDataSQL,
                             nTree = 8,
                             maxDepth = 16,
                             mTry = 2,
                             minBucket = 1,
                             replace = TRUE,
                             importance = TRUE,
                             seed = 8,
                             parms = list(loss = c(0, 4, 1, 0)))

return(rx_forest_model)
}

对于此警告消息，函数

trainModel（）

不会创建对象

rx\u forest\u model

---

有人对如何解决这个问题有什么建议吗？

经过几次尝试，我找到了函数

trainModel（）

不能正常工作的原因。 不是连接字符串问题，甚至不是数据源类型问题。 问题在于函数

trainModel（）

的语法

从函数体中删除以下语句就足够了：

return(rx_forest_model)

这样，函数返回相同的警告消息，但以正确的方式创建对象

rx\u forest\u model

因此，正确的功能是：

trainModel = function(sqlSettings, trainTable) {
sqlConnString = sqlSettings$connString

trainDataSQL <- RxSqlServerData(connectionString = sqlConnString,
                            table = trainTable,
                            colInfo = cdrColInfo)

## Create training formula
labelVar = "churn"
trainVars <- rxGetVarNames(trainDataSQL)
trainVars <- trainVars[!trainVars %in% c(labelVar)]
temp <- paste(c(labelVar, paste(trainVars, collapse = "+")), collapse = "~")
formula <- as.formula(temp)

## Train gradient tree boosting with mxFastTree on SQL data source
library(RevoScaleR)
rx_forest_model <- rxDForest(formula = formula,
                             data = trainDataSQL,
                             nTree = 8,
                             maxDepth = 16,
                             mTry = 2,
                             minBucket = 1,
                             replace = TRUE,
                             importance = TRUE,
                             seed = 8,
                             parms = list(loss = c(0, 4, 1, 0)))

}

trainModel=功能（sqlSettings，trainTable）{
sqlConnString=sqlSettings$connString
trainDataSQL您的新函数与旧函数基本相同。您运行它时是否删除了对
system.time
的调用？@HongOoi如果您比较这两个函数并阅读我的响应，您可以看到这两个函数之间的差异。我没有删除语句system.time（）我删除了return（）删除返回没有任何作用删除返回（rx_forest_model）函数会创建对象rx_forest_model。如果输入函数返回（rx_forest_model），函数会正常工作，但不会创建对象！它不会打印对象。提示：尝试将函数的结果指定给某个对象。
trainModel = function(sqlSettings, trainTable) {
sqlConnString = sqlSettings$connString

trainDataSQL <- RxSqlServerData(connectionString = sqlConnString,
                            table = trainTable,
                            colInfo = cdrColInfo)

## Create training formula
labelVar = "churn"
trainVars <- rxGetVarNames(trainDataSQL)
trainVars <- trainVars[!trainVars %in% c(labelVar)]
temp <- paste(c(labelVar, paste(trainVars, collapse = "+")), collapse = "~")
formula <- as.formula(temp)

## Train gradient tree boosting with mxFastTree on SQL data source
library(RevoScaleR)
rx_forest_model <- rxDForest(formula = formula,
                             data = trainDataSQL,
                             nTree = 8,
                             maxDepth = 16,
                             mTry = 2,
                             minBucket = 1,
                             replace = TRUE,
                             importance = TRUE,
                             seed = 8,
                             parms = list(loss = c(0, 4, 1, 0)))

}