我正在使用的数据如下所示,它有50000个实例和32个变量.... 缺失值存在于许多变量中,.. 抱歉无法发布整个数据..
我用过
library(zoo)
d$V5 <- na.locf(d$V5)
我进一步检查了Gini值,它给了我输出如下
Gini(d$V5)
[1] NA
Warning messages:
1: In sum(x * 1:n) : Integer overflow - use sum(as.numeric(.))
2: In n * sum(x) : NAs produced by integer overflow
但是d $ V5对应于年龄,这是一个数字 目的是找到基尼和信息增益并绘制决策树,由于缺失值,决策树分割为一。 因此,填补缺失值是必要的。 数据:
1 022 F O 044 0 N 31 12 00P 0012 Y Y N Y 0048 731 0.000000 Y N 0 VERA LUCIA N N 300.000000 0000 00 N 0
2 015 F S 018 0 Y 31 20 00 P 0216 Y Y Y Y 0012 853 0.000000 Y N 0 SARA FELIPE N N 300.000000 0000 00 N 0
3 024 F C 022 0 Y 31 08 00 P 0048 Y N Y Y 0012 040 0.000000 Y N 0 HELENA DOMINGOS SOGRA N N 229.000000 0000 00 N 0
4 012 F C 047 0 N 31 25 00 P 0180 Y Y N Y 0024 035 0.000000 Y N 0 JACI VALERIA ALEXANDRA TRAJANO N N 304.000000 0000 00 N 0
5 016 F S 028 0 Y 31 25 00 O 0012 Y Y Y Y 0012 024 0.000000 Y N 0 MARCIA CRISTINA ZANELLA SANDRO L P MARTINS N N 250.000000 0000 00 N 0
.....
49998 023 F S 023 0 Y 31 28 00 P 0264 Y Y Y Y 0012 991 0.000000 Y N 0 NOVINA GLAUCIA N N 240.000000 0000 00 N 1
49999 009 F C 038 0 Y 5 28 00 P 0048 Y Y Y Y 0204 040 0.000000 Y N 0 LILIANE FIGUEIREDO MIRNA CARVALHO NASCIMENTO N N 616.000000 0000 00 N 0
50000 022 M S 029 0 Y 31 23 00 P 0048 Y Y N Y 0036 026 0.000000 Y N 0 TITO MARTINS N N 341.000000 0000 00 N 0
答案 0 :(得分:4)
您获得的错误与缺失值无关(可能会也可能不会出现问题)。它可以通过以下方式轻松复制:
sum(1:100000)
#[1] NA
#Warning message:
#In sum(1:1e+05) : integer overflow - use sum(as.numeric(.))
也可以通过转换为双打来避免:
sum(as.numeric(1:100000))
#[1] 5000050000
所以
d$V5 = as.numeric(d$V5)
从那里拿走。