varimp (R partykit) 为条件重要性设置重新调整错误答案

【问题标题】：varimp (R partykit) retuns errors for conditional importance settingvarimp (R partykit) 为条件重要性设置重新调整错误
【发布时间】：2018-05-23 21:29:22
【问题描述】：

首先，我构建了一个模型

cf1 <- cforest(y~., data = DATA, strata = DATA$y,
           ntree = 200L, mtry = 10)

这里考虑到数据集非常不平衡（y=1 占整个观测值的 7%），所以我在此处添加 strata 以确保在 bagging 中不会忽略 y=1 的观测值。 cf1 工作正常，就混淆矩阵而言。但是，当我尝试通过

实现特征选择时

cf1.imp_cond <- varimp(cf1, conditional = TRUE)

Error in x[strata == s] <- .resample(x[strata == s]) : 
NAs are not allowed in subscripted assignments

我不知道这个错误是什么意思。有人遇到过这个吗？

----更新

这是来自我正在使用的原始数据集的操纵 test data。这是代码

cf2 <- cforest(X5_years_survival~., data = test, strata = X5_years_survival,
           ntree = 200L, mtry = 6)
cf2.imp_cond <- varimp(cf2, conditional = TRUE)

我还是有错误：

Error in x[strata == s] <- .resample(x[strata == s]) : 
NAs are not allowed in subscripted assignments

---更新

应用kidids_node函数时出现错误。

【问题讨论】：

你能发布一个最小的可重现示例吗？否则很难调试。
@AchimZeileis 我正在尝试这样做。顺便问一下，你认为我设置strata的方式是应该的方式吗？
@AchimZeileis 添加示例。
谢谢。但是，在执行test <- read.csv("test.csv") 之后，这对我来说成功运行。 X5_years_survival 是否变成factor（如cforest 要求）似乎并不重要。在处理改进的示例时：尝试安装最新版本的软件包并进一步简化示例（例如，一个协变量和一个层）以可靠且快速地产生错误。
@AchimZeileis 你的意思是你没有遇到同样的错误吗？我安装了partykit的1.2.1版本。

标签： r machine-learning random-forest feature-selection party

【解决方案1】：

事实是，如果我保留所有 integer 类型的协变量，而不是通过 as.factor 转换它们，应用 varimp 不会出错。

【讨论】：