使用 loess() 和 mob()

问题描述

我正在尝试使用 partykit 中的 mob() 实现基于模型的决策树，并使用 loss() 函数拟合局部回归。我的代码如下：

library(partykit)

dataset = read.csv2('Women.csv')
formula = as.formula(Blood.systolic ~ height + weight | height + weight)
fit_func = function(y,x = NULL,start = NULL,weights = NULL,offset = NULL,...,estfun = FALSE,object = FALSE) {
  
  object = loess(y~x,control=loess.control(surface='direct'),weights = weights,...)
 
}
tree = mob(formula = formula,data = dataset,fit=fit_func,minsize=5000)

当我运行这个时，我收到以下错误：

simpleLoess(y,x,w,span,degree = degree,parametric = parametric,: 外部函数调用中的 NA/NaN/Inf (arg 2)

数据集是干净的，只包含 Blood.systolic、height 和 weight 三列 我试过的：

• 检查数据中是否有na/nan/inf:s，没有
• 尝试了为 https://cran.r-project.org/web/packages/partykit/vignettes/mob.pdf 中指定的 mob() 提供 fit() 函数的不同替代方法
• 奇怪的是，例如，当我用 Blood.systolic~1 | height + weight 替换公式时，代码会运行（但结果不可用，因为它导致拟合向量为 1:s

有没有人知道如何解决这个问题？

提前致谢，感谢所有帮助！

解决方法

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