Я пытаюсь предсказать типы лесных подставок (n = 43 классы кодирования ), на большом растровом ядре 1027206000 по случайным лесам.Пропуск уровней для прогнозирования randomForest с растром
Среди многих параметров, полученных DEM, которые я использую как ковариаты, у меня также есть 2 растра с идентификационными номерами геологической карты и почвенной карты. Многие категориальные единицы сопоставления идут с этими идентификаторами. Я тренирую модели с помощью фрейма данных и присоединяю к ним категориальные единицы отображения «слияние».
Пока все в порядке. Модель делает то, что она должна делать, и я может предсказать некоторые данные теста, хранящиеся в фрейме данных.
Но теперь я намерен сделать некоторые карты прогнозов. Но при запуске модели с растровой стеной или кирпичом дает только растры со всеми NA. Мое впечатление, , что я делаю что-то неправильно, передавая уровни факторов растровой/растербрике.
Это код, который воспроизводит проблему.
library(raster)
library(rasterVis)
library(randomForest)
# make a raster
set.seed(0)
r <- raster(nrow=10, ncol=10)
r[] <- runif(ncell(r)) * 10
is.factor(r)
r <- round(r)
# make faktor
f <- as.factor(r)
is.factor(f)
# get some none-sense levels
x <- levels(f)[[1]]
x$code <- paste("A",letters[10:20])
x$code2 <- paste("B",letters[10:20])
x$code3 <- letters[10:20]
levels(f) <- x
f<-deratify(f) # make a brick
levels(f)
set.seed(2)
# get some none-sense dataframe
xx<-data.frame(code=sample(rep(paste("A",letters[10:20]),10)),
code2=sample(rep(paste("B",letters[10:20]),10)),
code3=rep(letters[10:20],10),
y=as.factor(sample(rep(paste(rep(1:5)),22))))
# fit and predict a random forest with it
ranfor<-randomForest(y~.,data=xx,ntree=100)
predict(ranfor)
# try to predict with a raster
names(f)<-c("code","code2","code3")
a<-predict(object=f,ranfor,na.omit=T,factors=list(code=levels(xx$code),
code2=levels(xx$code2),
code3=levels(xx$code3)))
plot(a) # gives an empty raster
# convert the raster to a dataframe and predict again
x<-as.data.frame(f)
names(x)<-c("code","code2","code3")
aa<-predict(ranfor,x)
plot(aa) # works just fine!
Любые предложения? Спасибо!
R version 3.1.2 (2014-10-31) Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
locale: [1] LC_COLLATE=English_United States.1252 LC_CTYPE=English_United States.1252 LC_MONETARY=English_United States.1252 [4] LC_NUMERIC=C LC_TIME=English_United States.1252
attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages: [1] randomForest_4.6-10 rasterVis_0.35 latticeExtra_0.6-26 RColorBrewer_1.1-2 lattice_0.20-33 raster_2.4-15 sp_1.1-1
loaded via a namespace (and not attached): [1] grid_3.1.2 hexbin_1.27.0 Rcpp_0.11.6 rgdal_1.0-4 tools_3.1.2 zoo_1.7-12