demo/cat.R

In tgp: Bayesian Treed Gaussian Process Models

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### chunk number 1: 
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library(tgp)
library(maptree)
#options(width=65)
seed <- 0; set.seed(seed)


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### chunk number 2: 
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fb.train <- fried.bool(500)
X <- fb.train[,1:13]; Z <- fb.train$Y
fb.test <- fried.bool(1000)
XX <- fb.test[,1:13]; ZZ <- fb.test$Ytrue


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### chunk number 3: 
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names(X)


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### chunk number 4: 
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fit1 <- bcart(X=X, Z=Z, XX=XX, verb=0)
rmse1 <- sqrt(mean((fit1$ZZ.mean - ZZ)^2))
rmse1


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### chunk number 5: cat-fbcart-mapt
###################################################
tgp.trees(fit1, "map")


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### chunk number 6: 
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graphics.off()


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### chunk number 7: 
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fit2 <- btlm(X=X, Z=Z, XX=XX, verb=0)
rmse2 <- sqrt(mean((fit2$ZZ.mean - ZZ)^2))
rmse2


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### chunk number 8: cat-fbtlm-trees
###################################################
tgp.trees(fit2, "map")


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### chunk number 9: 
###################################################
graphics.off()


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### chunk number 10: 
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fit3 <- btlm(X=X, Z=Z, XX=XX, basemax=10, verb=0)
rmse3 <- sqrt(mean((fit3$ZZ.mean - ZZ)^2))
rmse3


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### chunk number 11: cat-fbtlm-mapt
###################################################
tgp.trees(fit3, "map")


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### chunk number 12: 
###################################################
graphics.off()


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### chunk number 13: 
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fit4 <- btgpllm(X=X, Z=Z, XX=XX, verb=0)
rmse4 <- sqrt(mean((fit4$ZZ.mean - ZZ)^2))
rmse4


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### chunk number 14: 
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fit4$gpcs


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### chunk number 15: 
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fit5 <-  btgpllm(X=X, Z=Z, XX=XX, basemax=10, verb=0)
rmse5 <- sqrt(mean((fit5$ZZ.mean - ZZ)^2))
rmse5 


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### chunk number 16: cat-fb-mapt
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h <- fit1$post$height[which.max(fit1$posts$lpost)]
tgp.trees(fit5, "map")


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### chunk number 17: 
###################################################
graphics.off()


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### chunk number 18: 
###################################################
fit6 <-  btgpllm(X=X, Z=Z, XX=XX, basemax=10, splitmin=11, verb=0)
rmse6 <- sqrt(mean((fit6$ZZ.mean - ZZ)^2))
rmse6