Question

我使用qda {MASS}查找我的数据的分类器，并始终报告“some group is too small for 'qda'”。是否由于我用于模型的测试数据的大小？我将测试样本大小从30增加到100，它报告了相同的错误。 Helpppppppp .....

set.seed(1345)
AllMono <- AllData[AllData$type == "monocot",]
MonoSample <- sample (1:nrow(AllMono), size = 100, replace = F)
set.seed(1355)
AllEudi <- AllData[AllData$type == "eudicot",]
EudiSample <- sample (1:nrow(AllEudi), size = 100, replace = F)
testData <- rbind (AllMono[MonoSample,],AllEudi[EudiSample,])
plot (testData$mono_score, testData$eudi_score, col = as.numeric(testData$type), xlab = "mono_score", ylab = "eudi_score", pch = 19)
qda (type~mono_score+eudi_score, data = testData)

这是我的数据示例

>head (testData)
                              sequence mono_score eudi_score    type
PhHe_4822_404_76       DTRPTAPGHSPGAGH    51.4930   39.55000 monocot
SoBi_10_265860_58      QTESTTPGHSPSIGH    33.1408    2.23333 monocot
EuGr_5_187924_158        AFRPTSPGHSPGAGH    27.0000   54.55000 eudicot
LuAn_AOCW01152859.1_2_79 NFRPTEPGHSPGVGH    20.6901   50.21670 eudicot
PoTr_Chr07_112594_90     DFRPTAPGHSPGVGH    43.8732   56.66670 eudicot
OrSa.JA_3_261556_75    GVRPTNPGHSPGIGH    55.0986   45.08330 monocot
PaVi_contig16368_21_57 QTDSTTPGHSPSIGH    25.8169    2.50000 monocot

>testData$type <- as.factor (testData$type)

> dim (testData)
[1] 200   4

> levels (testData$type)
[1] "eudicot" "monocot" "other" 

> table (testData$type)
eudicot monocot   other 
    100     100       0

> packageDescription("MASS")
Package: MASS
Priority: recommended
Version: 7.3-29
Date: 2013-08-17
Revision: $Rev: 3344 $
Depends: R (>= 3.0.0), grDevices, graphics, stats, utils

我的R版本是R 3.0.2。

Answer 1

tl; dr 我的猜测是你的预测变量偶然被制成因子或特征向量。如果您的数据集中存在一些小故障，例如一行中的虚假字符，则很容易发生这种情况。

这是一种构建与您相似的数据集的方法：

set.seed(101)
mytest <- data.frame(type=rep(c("monocot","dicot"),each=100),
                 mono_score=runif(100,0,100),
                 dicot_score=runif(100,0,100))

一些有用的诊断：

str(mytest)
## 'data.frame':    200 obs. of  3 variables:
## $ type       : Factor w/ 2 levels "dicot","monocot": 2 2 22 2 2 2 ...
##  $ mono_score : num  37.22 4.38 70.97 65.77 24.99 ...
##  $ dicot_score: num  12.5 2.33 39.19 85.96 71.83 ...
summary(mytest)
##       type       mono_score      dicot_score     
##  dicot  :100   Min.   : 1.019   Min.   : 0.8594  
##  monocot:100   1st Qu.:24.741   1st Qu.:26.7358  
##                Median :57.578   Median :50.6275  
##                Mean   :52.502   Mean   :52.2376  
##                3rd Qu.:77.783   3rd Qu.:78.2199  
##                Max.   :99.341   Max.   :99.9288  
## 
with(mytest,table(type))
## type
##   dicot monocot 
##    100     100

重要的是，前两个（str()和summary()）向我们展示了每个变量的类型。更新：事实证明，在这种情况下，第三个测试实际上是重要测试，因为问题是虚假的额外级别：droplevel()函数应该解决这个问题... < / p>

这个示例似乎工作得很好，所以一定有些东西你没有向我们展示你的数据集......

library(MASS)
qda(type~mono_score+dicot_score,data=mytest)

这是一个猜测。如果您的score变量实际上是因子而不是数字，那么qda会自动尝试从它们创建虚拟变量，这会使模型矩阵更宽（101列以上）这个例子）并引发你看到的错误......

bad <- transform(mytest,mono_score=factor(mono_score))
qda(type~mono_score+dicot_score,data=bad)
## Error in qda.default(x, grouping, ...) : 
##    some group is too small for 'qda'

Answer 2

我也有此错误，所以我向将来解释任何遇到此问题的人说了什么错。

您可能对要预测的变量有影响。该因素中的所有水平都必须有一定数量的观察结果。如果组中没有足够的观测值，则会出现此错误。

对我来说，我完全删除了一个级别，但是这个级别中仍然剩下这个级别。

要删除它，您必须这样做

df$var %<>% factor

NB。％<>％需要magrittr

但是，即使我这样做，它仍然失败。当我进一步调试时，似乎如果您从已应用因子的数据帧中子集化，则必须以某种方式再次进行重构。

R错误：某些组对于'qda'来说太小了

2 个答案: