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771	71965	35	252	33	1	32	15	59	56	46090	7185	28313	85	82	'2011Bach'	'Male'	19	NA	NA	113	71	20	21	41	2,5	1,9	1,9	2,4
766	77272	59	208	27	2	21	16	61	48	27507	10058	36845	43	43	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	90	44	26	30	56	4,0	2,0	1,7	2,1
473	49289	19	130	36	1	15	24	76	44	10672	2342	16548	25	25	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	63	23	10	13	23	1,0	1,7	0,8	1,8
1376	135131	66	481	87	0	38	15	60	60	34029	8509	36134	41	38	'2011Bach'	'Female'	19	NA	NA	112	80	36	38	74	4,5	2,2	2,0	2,2
1232	108446	60	389	90	1	22	17	68	65	46300	13275	55764	26	25	'2011Bach'	'Female'	19	14	0	127	60	37	44	81	3,5	2,2	2,2	2,4
1521	89746	36	565	114	3	28	18	71	55	24760	6816	28910	38	38	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	82	74	26	26	52	0,5	2,0	1,7	2,2
572	44296	25	173	31	0	10	20	76	38	18779	1930	13339	12	12	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	39	12	9	4	13	3,0	1,7	0,9	1,9
1059	77648	47	278	45	0	31	16	62	52	21280	8086	25319	29	29	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	84	104	17	34	51	6,0	1,8	2,0	2,2
1544	181528	54	609	69	0	32	16	61	60	40662	10737	66956	49	47	'2011Bach'	'Male'	19	27	NA	106	95	37	64	101	5,5	2,2	2,1	2,1
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1206	124064	40	445	34	1	43	22	88	86	22827	7058	52785	41	40	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	136	68	35	26	61	6,0	2,1	1,2	2,1
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857	84337	26	280	35	0	38	14	55	35	24548	5654	40798	41	38	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	68	65	23	29	52	1,0	1,9	1,4	2,1
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778	43410	19	292	63	0	7	1	3	3	2781	4	13	1	1	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	3	7	12	0	12	NA	1,7	0,6	0,0
1141	104838	49	350	71	1	46	16	63	52	29236	5930	42097	44	42	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	101	94	30	33	63	5,0	2,0	1,9	1,9
680	62215	27	186	26	0	24	10	40	25	19546	3710	24451	26	26	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	64	51	21	25	46	3,5	1,9	0,9	1,8
1090	69304	30	326	48	6	40	19	69	40	22818	705	14335	21	21	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	77	84	37	9	46	3,5	2,2	2,0	2,1
616	53117	22	155	29	3	3	12	48	32	32689	443	5084	4	4	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	32	3	16	1	17	NA	1,8	1,5	0,0
285	19764	12	75	19	1	10	2	8	4	5752	2416	9927	10	10	'2011Bach'	'Male'	19	NA	NA	4	10	2	3	5	0,0	1,5	0,6	1,5
1145	86680	31	361	45	2	37	14	52	49	22197	7747	43527	43	43	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	79	47	25	30	55	4,0	2,0	1,8	2,4
733	84105	20	261	45	0	17	17	66	63	20055	5432	27184	34	34	'2011Bach'	'Female'	19	24	0	118	51	24	27	51	5,5	1,9	2,1	2,1
888	77945	20	299	67	0	28	19	76	67	25272	4913	21610	32	31	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	123	54	27	23	50	4,0	2,0	1,8	1,8
849	89113	39	300	30	0	19	14	43	32	82206	2650	20484	20	19	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	59	53	27	23	50	0,0	2,0	1,7	2,1
1182	91005	29	450	36	3	29	11	39	23	32073	2370	20156	34	34	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	51	62	34	27	61	2,0	2,1	0,9	2,1
528	40248	16	183	34	1	8	4	14	7	5444	775	6012	6	6	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	7	8	13	2	15	1,5	1,7	0,6	1,8
642	64187	27	238	36	0	10	16	61	54	20154	5576	18475	12	11	'2011Bach'	'Male'	19	24	NA	99	38	19	17	36	5,5	1,8	1,8	1,9
947	50857	21	165	34	0	15	20	71	37	36944	1352	12645	24	24	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	52	21	8	17	25	NA	1,7	0,8	0,0
819	56613	19	234	37	1	15	12	44	35	8019	3080	11017	16	16	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	56	30	23	8	31	5,5	1,9	0,8	1,3
757	62792	35	176	46	0	28	15	60	51	30884	10205	37623	72	72	'2011Bach'	NA	NA	NA	NA	97	53	16	30	46	3,0	1,8	1,8	2,1
894	72535	14	329	44	0	17	16	64	39	19540	6095	35873	27	21	'2011Bach'	'Male'	19	NA	NA	66	33	18	23	41	3,0	1,8	0,9	1,8

par4 <- 'no'
par3 <- '3'
par2 <- 'none'
par1 <- '30'
library(party)
library(Hmisc)
par1 <- as.numeric(par1)
par3 <- as.numeric(par3)
x <- data.frame(t(y))
is.data.frame(x)
x <- x[!is.na(x[,par1]),]
k <- length(x[1,])
n <- length(x[,1])
colnames(x)[par1]
x[,par1]
if (par2 == 'kmeans') {
cl <- kmeans(x[,par1], par3)
print(cl)
clm <- matrix(cbind(cl$centers,1:par3),ncol=2)
clm <- clm[sort.list(clm[,1]),]
for (i in 1:par3) {
cl$cluster[cl$cluster==clm[i,2]] <- paste('C',i,sep='')
}
cl$cluster <- as.factor(cl$cluster)
print(cl$cluster)
x[,par1] <- cl$cluster
}
if (par2 == 'quantiles') {
x[,par1] <- cut2(x[,par1],g=par3)
}
if (par2 == 'hclust') {
hc <- hclust(dist(x[,par1])^2, 'cen')
print(hc)
memb <- cutree(hc, k = par3)
dum <- c(mean(x[memb==1,par1]))
for (i in 2:par3) {
dum <- c(dum, mean(x[memb==i,par1]))
}
hcm <- matrix(cbind(dum,1:par3),ncol=2)
hcm <- hcm[sort.list(hcm[,1]),]
for (i in 1:par3) {
memb[memb==hcm[i,2]] <- paste('C',i,sep='')
}
memb <- as.factor(memb)
print(memb)
x[,par1] <- memb
}
if (par2=='equal') {
ed <- cut(as.numeric(x[,par1]),par3,labels=paste('C',1:par3,sep=''))
x[,par1] <- as.factor(ed)
}
table(x[,par1])
colnames(x)
colnames(x)[par1]
x[,par1]
if (par2 == 'none') {
m <- ctree(as.formula(paste(colnames(x)[par1],' ~ .',sep='')),data = x)
}
load(file='createtable')
if (par2 != 'none') {
m <- ctree(as.formula(paste('as.factor(',colnames(x)[par1],') ~ .',sep='')),data = x)
if (par4=='yes') {
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'10-Fold Cross Validation',3+2*par3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Prediction (training)',par3+1,TRUE)
a<-table.element(a,'Prediction (testing)',par3+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Actual',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,paste('C',jjj,sep=''),1,TRUE)
a<-table.element(a,'CV',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,paste('C',jjj,sep=''),1,TRUE)
a<-table.element(a,'CV',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:10) {
ind <- sample(2, nrow(x), replace=T, prob=c(0.9,0.1))
m.ct <- ctree(as.formula(paste('as.factor(',colnames(x)[par1],') ~ .',sep='')),data =x[ind==1,])
if (i==1) {
m.ct.i.pred <- predict(m.ct, newdata=x[ind==1,])
m.ct.i.actu <- x[ind==1,par1]
m.ct.x.pred <- predict(m.ct, newdata=x[ind==2,])
m.ct.x.actu <- x[ind==2,par1]
} else {
m.ct.i.pred <- c(m.ct.i.pred,predict(m.ct, newdata=x[ind==1,]))
m.ct.i.actu <- c(m.ct.i.actu,x[ind==1,par1])
m.ct.x.pred <- c(m.ct.x.pred,predict(m.ct, newdata=x[ind==2,]))
m.ct.x.actu <- c(m.ct.x.actu,x[ind==2,par1])
}
}
print(m.ct.i.tab <- table(m.ct.i.actu,m.ct.i.pred))
numer <- 0
for (i in 1:par3) {
print(m.ct.i.tab[i,i] / sum(m.ct.i.tab[i,]))
numer <- numer + m.ct.i.tab[i,i]
}
print(m.ct.i.cp <- numer / sum(m.ct.i.tab))
print(m.ct.x.tab <- table(m.ct.x.actu,m.ct.x.pred))
numer <- 0
for (i in 1:par3) {
print(m.ct.x.tab[i,i] / sum(m.ct.x.tab[i,]))
numer <- numer + m.ct.x.tab[i,i]
}
print(m.ct.x.cp <- numer / sum(m.ct.x.tab))
for (i in 1:par3) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,m.ct.i.tab[i,jjj])
a<-table.element(a,round(m.ct.i.tab[i,i]/sum(m.ct.i.tab[i,]),4))
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,m.ct.x.tab[i,jjj])
a<-table.element(a,round(m.ct.x.tab[i,i]/sum(m.ct.x.tab[i,]),4))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Overall',1,TRUE)
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,round(m.ct.i.cp,4))
for (jjj in 1:par3) a<-table.element(a,'-')
a<-table.element(a,round(m.ct.x.cp,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable3.tab')
}
}
m
bitmap(file='test1.png')
plot(m)
dev.off()
bitmap(file='test1a.png')
plot(x[,par1] ~ as.factor(where(m)),main='Response by Terminal Node',xlab='Terminal Node',ylab='Response')
dev.off()
if (par2 == 'none') {
forec <- predict(m)
result <- as.data.frame(cbind(x[,par1],forec,x[,par1]-forec))
colnames(result) <- c('Actuals','Forecasts','Residuals')
print(result)
}
if (par2 != 'none') {
print(cbind(as.factor(x[,par1]),predict(m)))
myt <- table(as.factor(x[,par1]),predict(m))
print(myt)
}
bitmap(file='test2.png')
if(par2=='none') {
op <- par(mfrow=c(2,2))
plot(density(result$Actuals),main='Kernel Density Plot of Actuals')
plot(density(result$Residuals),main='Kernel Density Plot of Residuals')
plot(result$Forecasts,result$Actuals,main='Actuals versus Predictions',xlab='Predictions',ylab='Actuals')
plot(density(result$Forecasts),main='Kernel Density Plot of Predictions')
par(op)
}
if(par2!='none') {
plot(myt,main='Confusion Matrix',xlab='Actual',ylab='Predicted')
}
dev.off()
if (par2 == 'none') {
detcoef <- cor(result$Forecasts,result$Actuals)
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Goodness of Fit',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Correlation',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(detcoef,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'R-squared',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(detcoef*detcoef,4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'RMSE',1,TRUE)
a<-table.element(a,round(sqrt(mean((result$Residuals)^2)),4))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Actuals, Predictions, and Residuals',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'#',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Actuals',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Forecasts',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Residuals',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(result$Actuals)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,header=TRUE)
a<-table.element(a,result$Actuals[i])
a<-table.element(a,result$Forecasts[i])
a<-table.element(a,result$Residuals[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
}
if (par2 != 'none') {
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Confusion Matrix (predicted in columns / actuals in rows)',par3+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'',1,TRUE)
for (i in 1:par3) {
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
}
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:par3) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,paste('C',i,sep=''),1,TRUE)
for (j in 1:par3) {
a<-table.element(a,myt[i,j])
}
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')
}