Nothing
FKR_fast_NEU2 <-
function(Tree, Daten){
Tree <- Werte_Reduktion_ZHT2(Tree) # Korrekte Nummerierung der ZHT-Spalteneintraege
ZHT <- Tree$Zusammenhangstabelle
N_Knoten <- Tree$Knoten
Variablen<- Tree$Varis
Cutoffs <- Tree$CO
BeobNeu <- list()
FK <- c() # Fehlklassifikation pro Analysepunkt (absolute Zahlen)
# Falls Baum Wurzelbaum ist:
if (nrow(ZHT)==2){
# Welche Datenpunkte erfuellen Bedingung
BeobNeu[[1]]<- which(Daten[, Variablen[1,2]] <= Cutoffs[1,2])
BeobNeu[[2]]<- which(Daten[, Variablen[1,2]] > Cutoffs[1,2])
}
# Falls Baum kein Wurzelbaum ist
if (nrow(ZHT)>2){
BeobNeu[[1]]<- which(Daten[, Variablen[1,2]] <= Cutoffs[1,2])
BeobNeu[[2]]<- which(Daten[, Variablen[1,2]] > Cutoffs[1,2])
for(i in 2:N_Knoten){
r<- ZHT[which(ZHT[,3]==i),] # Zeilen mit 3.Spalte = i
k<- 2*r[1]-(1-r[2])
BeobNeu[[2*i-1]]<- intersect(which(Daten[, Variablen[i,2]] <= Cutoffs[i,2]), BeobNeu[[k]])
BeobNeu[[2*i]] <- intersect(which(Daten[, Variablen[i,2]] > Cutoffs[i,2]), BeobNeu[[k]])
}
}
# Auswertung der Fehlklassifikationsrate
T<- ZHT[which(ZHT[,3]==-99),] # Alle Blaetter
l<- 1
while(l <= nrow(T)){
r<- T[l,]
k<- 2*r[1]-(1-r[2])
SCHNITT<- BeobNeu[[k]]
Subtyp <- Daten[SCHNITT,1]
FK[l] <- length(Subtyp)-max(table(Subtyp))
l <- l+1
}
FKR<- sum(FK)/nrow(Daten) # misclassification rate
# Ausgabe:
return(FKR)
}
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