Подгонка VLMC к очень длинным последовательностям
Я пытаюсь приспособить VLMC к набору данных, где самая длинная последовательность составляет 296 состояний. Я делаю это, как показано ниже:
# Load libraries
library(PST)
library(RCurl)
library(TraMineR)
# Load and transform data
x <- getURL("https://gist.githubusercontent.com/aronlindberg/08228977353bf6dc2edb3ec121f54a29/raw/241ef39125ecb55a85b43d7f4cd3d58f617b2ecf/challenge_level.csv")
data <- read.csv(text = x)
data.seq <- seqdef(data[,2:ncol(data)], missing = NA, right = NA, nr = "*")
S1 <- pstree(data.seq, ymin = 0.01, lik = TRUE, with.missing = TRUE, nmin = 2)
Это, однако, приводит к следующей ошибке:
Error in res[i, , drop = FALSE] : subscript out of bounds
Как я могу приспособить модель к данным с последовательностями так долго? Есть ли веские основания для ограничения длины в модели?
1 ответ
Проблема исходит из ваших данных. Не устанавливая L в функции pstree, вы имеете в виду, что хотите установить модель максимального порядка. Процесс подбора выдает ошибку при L=8, так как у вас nmin=2, но в этом порядке только один контекст имеет nmin=2
> cprob(data.seq, L=8, nmin=2)
[>] 21 sequences, min/max length: 19/296
[>] computing prob., L=8, 2043 distinct context(s)
[>] removing 1894 context(s) where n<2
[>] total time: 0.156 secs
EX FA I1 I2 I3 N1 N2 N3 NR QU TR [n]
I2-I3-FA-I3-EX-I3-EX-I2 0 0.5 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 2
Подгонка модели с использованием L = 8 работает нормально
S1 <- pstree(data.seq, ymin = 0.01, lik = TRUE, nmin = 2, L=8)
[>] 21 sequence(s) - min/max length: 19/296
[>] max. depth L=8, nmin=2, ymin=0.01
[L] [nodes]
0 1
1 11
2 99
3 368
4 340
5 126
6 34
7 4
8 1
[>] computing sequence(s) likelihood ... (0.804 secs)
[>] total time: 2.968 secs
Опять же, вам не нужно использовать какие-либо "отсутствующие", "правильные" или "nr" опции в seqdef() или "with.missing" в pstree()
Бест, Алексис