使用reactiveValues（）在Shiny中绘制动态C5.0决策树

Posted 2021-05-03

我正在开发一个Shiny应用程序，让用户按需选择依赖/自变量，然后执行C5.0生成摘要和树形图。但是，生成有关plot方法的图时无法找到相应的对象时出现错误消息。这是Plotting a dynamic C5.0 decision tree in Shiny的扩展问题。 plot方法在将iris转换为reactiveValue()对象而不是简单的数据帧后再次失败，请找到代码：

# ui.R
library(shiny)

fluidPage(
  titlePanel('Plotting Decision Tree'),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      h3('iris data'),
      uiOutput('choose_y'),
      uiOutput('choose_x'),
      actionButton('c50', label = 'Generate C5.0 summary and plot')
    ),
    mainPanel(
      verbatimTextOutput('tree_summary'),
      plotOutput('tree_plot_c50')
    )
  )
)

# server.R
library(shiny)
library(C50)

function(input, output) {
  output$choose_y <- renderUI({
    is_factor <- sapply(iris, FUN = is.factor)
    y_choices <- names(iris)[is_factor]
    selectInput('choose_y', label = 'Choose Target Variable', choices = y_choices)
  })

  output$choose_x <- renderUI({
    x_choices <- names(iris)[!names(iris) %in% input$choose_y]
    checkboxGroupInput('choose_x', label = 'Choose Predictors', choices = x_choices)
  })
  # tranforming iris to reactiveValues() object
  react_vals <- reactiveValues(data = NULL)
  react_vals$data <- iris

  observeEvent(input$c50, {
    form <- paste(isolate(input$choose_y), '~', paste(isolate(input$choose_x), collapse = '+'))
c50_fit <- eval(parse(text = sprintf("C5.0(%s, data = %s)", form, 'react_vals$data')))
    output$tree_summary <- renderPrint(summary(c50_fit))
    output$tree_plot_c50 <- renderPlot({
      plot(c50_fit)
    })
  })
}

答案

我的猜测是plot方法在全球环境中寻找react_vals;如果是这种情况，一个简单的解决方案（但不是理想的）就是使用iris将<<-分配给全局环境中的变量。在你的server.R：

# tranforming iris to reactiveValues() object
react_vals <<- reactiveValues(data = NULL)
react_vals$data <<- iris

---

一个简单的实验证实了我的猜测;在函数中包装C5.0()然后plot()会抛出一个错误：

library(C50)
test <- function(dat) {
  fit <- C5.0(Species ~ Sepal.Length, dat)
  plot(fit)
}

test(iris)
# Error in is.data.frame(data) : object 'dat' not found