नाम के साथ पैरामीटर नाम

Question

मैं कुछ पेड़ों पर कुछ पार सत्यापन करने के लिए 'देखभाल' लाइब्रेरी का उपयोग कर रहा हूं।

लाइब्रेरी train नामक एक फ़ंक्शन प्रदान करती है, जो नामित तर्क "विधि" लेती है। इसके इलिप्सिस के माध्यम से यह अन्य तर्कों को दूसरे कार्य के माध्यम से गिरने देना है जो इसे कॉल करता है। यह अन्य फ़ंक्शन (rpart) एक ही नाम, "विधि" का तर्क लेता है।

इसलिए मैं एक ही नाम के साथ दो तर्क पारित करना चाहता हूं ... और यह स्पष्ट रूप से विफल रहा है। मैंने नीचे दिखाए गए कार्यों के आसपास काम करने की कोशिश की लेकिन मुझे त्रुटि मिली:

"ट्रेन.डेफॉल्ट में त्रुटि (x = myx, y = myy, method =" rpart2 ", preProcess = NULL, औपचारिक तर्क" विधि

"कई वास्तविक बहस के अनुरूप" किसी भी मदद की बहुत सराहना कर रहा है! धन्यवाद!

train.wrapper = function(myx, myy, mytrControl, mytuneLenght, ...){ 
    result = train(
         x=myx, 
         y=myy, 
         method="rpart2", 
         preProcess=NULL, 
         ..., 
         weights=NULL, 
         metric="Accuracy", 
         trControl=mytrControl, 
         tuneLength=mytuneLenght 

        ) 
    return (result) 
} 
dtree.train.cv = train.wrapper(training.matrix[,2:1777], 
           training.matrix[,1], 
           2, method="class") 

Answer 1

यहां tr (ट्रेन) फ़ंक्शन के साथ आपकी समस्या का एक मॉक-अप है rp (rpart) फ़ंक्शन को कॉल करते हुए, ...:

rp <- function(method, ...) method 
tr <- function(method, ...) rp(...) 

# we want to pass 2 to rp: 
tr(method=1, method=2) # Error 
tr(1, method=2)  # 1, (wrong value!) 
tr(method=1, metho=2) # 2 (Yay!) 

यह क्या जादू है? और आखिरी मामला वास्तव में क्यों काम करता है ?! ठीक है, हम को समझने के लिए तर्क मिलान आर में काम करता है एक समारोह f <- function(foo, bar)औपचारिक पैरामीटर "foo" और "बार", और कॉल f(foo=3, ba=13) (वास्तविक) तर्क "foo" कहा जाता है के लिए कहा और किया जाता है की जरूरत है "बी ० ए"।

आर पहले उन सभी तर्कों से मेल खाता है जिनमें बिल्कुल औपचारिक पैरामीटर के समान नाम है। यही कारण है कि पहली "विधि" तर्क train पर पारित हो जाता है। दो समान तर्क नामों में त्रुटि होती है।

फिर, आर किसी भी तर्क नाम से मेल खाता है जो आंशिक रूप से एक (अभी तक बेजोड़) औपचारिक पैरामीटर से मेल खाता है। लेकिन यदि दो तर्क नाम आंशिक रूप से समान औपचारिक पैरामीटर से मेल खाते हैं, तो यह भी त्रुटि का कारण बनता है। इसके अलावा, यह औपचारिक मानकों से पहले... से पहले मेल खाता है। तो औपचारिक पैरामीटर ... के बाद उनके पूर्ण नामों का उपयोग करके निर्दिष्ट किया जाना चाहिए।

फिर अज्ञात तर्क शेष औपचारिक तर्कों के लिए स्थितित्मक क्रम में मेल खाते हैं।

अंत में, यदि औपचारिक तर्कों में ... शामिल है, तो शेष तर्क ... में डाल दिए गए हैं।

PHEW! इसलिए इस मामले में, tr पर कॉल method से पूरी तरह से मेल खाता है, और फिर बाकी को ... में पास करता है। tr पर rp पर कॉल करें, metho तर्क आंशिक रूप से इसके औपचारिक पैरामीटर method से मेल खाता है, और सब ठीक है!

... अभी भी, मैं train के लेखक से संपर्क करने का प्रयास करता हूं और इस समस्या को इंगित करता हूं ताकि वह इसे ठीक से ठीक कर सके! चूंकि "rpart" और "rpart2" समर्थित होना चाहिए, इसलिए उन्होंने इस उपयोग के मामले को याद किया होगा!

मुझे लगता है कि उसे method पैरामीटर का नाम method. या इसी तरह ("विधि" से अधिक कुछ भी) का नाम बदलना चाहिए। यह अभी भी पिछड़ा संगत होगा, लेकिन method पैरामीटर को सही ढंग से rpart पर पारित करने की अनुमति देता है।

Answer 2

आम तौर पर रैपर नाम सूची में उनके पैरामीटर पास होगा। train के मामले में, नियंत्रण के लिए प्रावधान में पारित हो जाता है trControl तर्क। शायद आपको कोशिश करनी चाहिए:

dtree.train.cv = train.wrapper(training.matrix[,2:1777], 
          training.matrix[,1], 
       2, # will be positionally matched, probably to 'myTuneLenght' 
          myTrControl=list(method="class")) 

आपकी टिप्पणी के बाद मैंने train और rpart सहायता पृष्ठों की फिर से समीक्षा की। आप सोचने में सही हो सकते हैं कि trControl का एक अलग उद्देश्य है। मुझे संदेह है कि आपको rpart के बाद से फ़ॉर्मूला के साथ अपना कॉल बनाने की आवश्यकता हो सकती है, केवल एक सूत्र विधि है। यदि y तर्क विधि की तुलना में एक कारक है = "वर्ग rpart द्वारा मान लिया जाएगा और ... modelLookup चल रहा:।

modelLookup("rpart2") 
    model parameter   label seq forReg forClass probModel 
154 rpart2 maxdepth Max Tree Depth TRUE TRUE  TRUE  TRUE 

... मेरे लिए सुझाव है कि एक" वर्ग "विधि के रूप में डिफ़ॉल्ट रूप से मान लिया की जाएगी अच्छी तरह से। यदि आप आगे की सलाह चाहते हैं तो आपको डेटा उदाहरण (शायद rpart सहायता पृष्ठ से) में शामिल करने के लिए अपने प्रश्न को संपादित करने की आवश्यकता हो सकती है।