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r - 如何将 pdp::partial 映射到嵌套的 randomForest 模型？

问题描述

我想将函数 pdp::partial 映射到嵌套的 randomForest 模型。然后，我将使用输出通过 facet_wrap() 为每个组绘制 3d 部分依赖图。将函数映射到模型时，我收到一个错误，即无法在训练数据中找到预测变量——但是当我检查 tibble 时它们就在那里，所以我不知道该怎么做。

library(tidyverse)
library(pdp)
library(randomForest)
data(boston)
glimpse(boston)

#Make groups, nest data by groups, apply random forest model to nested data
boston %>%
  mutate(grp=ifelse(age<80, "young", "old"))%>%
  nest(data= -grp)%>%
  mutate(fit = map(data, ~ randomForest(cmedv ~ ., data = boston, importance = TRUE)))%>%
  {.->>GrpModels}

#Map pdp::partial to fitted models for two predictor variables
GrpModels%>%
  mutate(p=map2(fit,data, ~pdp::partial(fit,train=data, pred.var=c("lstat", "rm"))))%>%
  unnest(p)%>%{.->>checkpdp}

错误：mutate()列有问题p。我p = map2(...)。x lstat, rm 在训练数据中找不到。

标签： rtidyrrandom-forestpurrr

解决方案

这似乎可行，尽管我不确定为什么绘图与geom_tile()我想的不太一样。我geom_point()改用了。简而言之，我需要将 pred.var 作为一个列表，然后将三个输入（拟合、数据和预测变量）传递给pmap.

GrpModels %>% 
  mutate(preds = data.table::transpose(as.list(c('lstat','rm')))) %>%
  mutate(p = pmap(list(fit, data, preds), 
                      .f = ~pdp::partial(object=..1, train = ..2, 
                                   pred.var = ..3)))%>%
  select(-data,-fit,-preds)%>%
  unnest_wider(p)%>%
  unnest(c(yhat,lstat,rm))%>%{.->>checkpdp}%>%
  ggplot(.,aes(x=lstat,y=rm,color=yhat))+
  #geom_tile()+
  geom_point(shape=15, size=2)+
  facet_wrap(~grp, scales='free')

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