Trucos R. Llevar a SAS las reglas de un árbol de decisión

Vuelvo hoy con el uso de rpart para la creación de árboles de decisión con R. Pero hoy, además de realizar un modelo de árbol con R quiero presentaros una función que nos permite guardar las reglas generadas con nuestro modelo en un fichero de texto para su posterior utilización con SAS. Retomamos un ejemplo visto con anterioridad en la bitácora con ligeras modificaciones:
#Inventamos un objeto para realizar el modelo
#En una cartera de clientes nuestro modelo tiene que identificar
#cuales contratan un PVI
#
clientes=20000
saldo_vista=runif(clientes,0,1)*10000
saldo_ppi=(runif(clientes,0.1,0.2)*rpois(clientes,1))*100000
saldo_fondos=(runif(clientes,0.1,0.9)*(rpois(clientes,1)-1>0))*100000
edad=rpois(clientes,60)
datos_ini<-data.frame(cbind(saldo_vista,saldo_ppi,saldo_fondos,edad))
datos_ini$saldo_ppi=(edad<=68)*datos_ini$saldo_ppi
#Creamos la variable objetivo a partir de un potencial
datos_ini$potencial=runif(1,0,1)+
(log(edad)/(log(68))/100) +
runif(1,0,0.001)*(saldo_vista>5000)+
runif(1,0,0.001)*(saldo_fondos>10000)+
runif(1,0,0.007)*(saldo_ppi>10000)-
runif(1,0,0.2)
datos_ini$pvi=as.factor((datos_ini$potencial>=quantile(datos_ini$potencial,
0.90))*1)
#
#Empleamos rpart para la realización del modelo
#
library(rpart)
arbol=rpart(as.factor(pvi)~edad+saldo_ppi+saldo_fondos,
data=datos_ini,method="anova",
control=rpart.control(minsplit=30, cp=0.0008) )

Tenemos un objeto rpart llamado arbol. En este punto necesitamos disponer de las reglas generadas por el modelo para SAS, donde el módulo específico para poder realizar determinados modelos tiene un precio muy alto. Buscando en Google encontraremos este link. En él tenemos una genial función de R list.rules.rpart que nos permite identificar las reglas que ha generado el modelo. Modificamos ligeramente esta función  para que nos sirva en nuestros propósitos:

#Ubicación de salida del modelo
fsalida = "C:\\temp\\reglas_arbol1.txt"
#Función que identifica las reglas
reglas.rpart <- function(model)
{
frm <- model$frame
names <- row.names(frm)
cat("\n",file=fsalida)
for (i in 1:nrow(frm))
{
if (frm[i,1] == "<leaf>")
{
cat("\n",file=fsalida,append=T)
cat(sprintf("IF ", names[i]),file=fsalida,append=T)
pth <- path.rpart(model, nodes=as.numeric(names[i]), print.it=FALSE)
cat(sprintf(" %s\n", unlist(pth)[-1]), sep=" AND ",file=fsalida,append=T)
cat(sprintf("THEN NODO= "),names[i],";\n",file=fsalida,append=T)
}
}
}
#
reglas.rpart(arbol)

Esta función lo que nos permite es poner el contenido del objeto rpart en un archivo de texto. Cada una de las reglas comenzará con IF y finalizará con THEN NODO=x; lo que nos permitirá copiar y pegar directamente las reglas generadas en nuestro programa SAS. Ya que tenemos un archivo de texto con esta forma:

IF saldo_fondos< 5001
AND edad< 68.5
THEN NODO= 4 ;
IF saldo_fondos< 5001
AND edad>=68.5
THEN NODO= 5 ;
IF saldo_fondos>=5001
AND saldo_ppi< 5000
AND edad< 68.5
THEN NODO= 12 ;
IF saldo_fondos>=5001
AND saldo_ppi< 5000
AND edad>=68.5
AND edad< 77.5
THEN NODO= 26 ; ****

Podemos emplear este código en nuestro programa SAS para scorear los datos. No hemos necesitado ningún software caro y propietario para poder realizar árboles de regresión (en este caso). He estado trabajando con party para obtener lo mismo y no he obtenido resultados. Continuaré trabajando sobre ello. Sin embargo la siguiente entrada del blog será similar a esta pero desde el punto de vista del profesional que trabaja con SAS. Saludos.

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