在插入符号中预测ConfusionMatrix正在删除行

Question

我是使用插入库的新手，它给我带来了一些问题。任何 帮助/建议将不胜感激。我的情况如下：

我正在尝试对某些数据运行一般线性模型，当我运行它时 通过confusionMatrix，我得到'数据和参考因素必须有 相同数量的水平'。我知道这个错误意味着什么（我以前遇到过它），但是我已经对我的数据操作进行了双重和三重检查，并且它看起来都正确（我在正确的位置使用正确的变量），所以我是不确定为什么confusionMatrix中的两个值不一致。我为不同的变量运行几乎完全相同的代码，它运行正常。

我经历了每一个变量，一切都是平衡的，直到我到达 confusionMatrix预测。我通过以下方式发现了这一点：

  

a＆lt; - table（testing2 $ hold1yes0no）

     

一个[1] + A [2]

1543

  

b＆lt; - table（predict（modelFit，trainTR2））

     

暗淡（b）中

[1] 1538

这两个值不应该不一致。丢失的5行在哪里？

我的代码如下：

  

set.seed（2382）

     

inTrain2＆lt; - createDataPartition（y = HOLD $ hold1yes0no，p = 0.6，list = FALSE）

     

training2＆lt; - HOLD [inTrain2，]

     

testing2＆lt; - HOLD [-inTrain2，]

     

preProc2＆lt; - preProcess（training2 [-c（1,2,3,4,5,6,7,8,9）]，method =“BoxCox”）

     

trainPC2＆lt; - predict（preProc2，training2 [-c（1,2,3,4,5,6,7,8,9）]）

     

trainTR2＆lt; - predict（preProc2，testing2 [-c（1,2,3,4,5,6,7,8,9）]）

     

modelFit＆lt; - train（training2 $ hold1yes0no~。，method =“glm”，data = trainPC2）

     

confusionMatrix（testing2 $ hold1yes0no，predict（modelFit，trainTR2））

Answer 1

我不确定，因为我不知道您的数据结构，但我想知道这是否是由于您使用公式方法设置modelFit的方式。在这种情况下，您指定y = training2$hold1yes0no和x =其他所有内容。也许你应该尝试：

modelFit <- train(trainPC2, training2$hold1yes0no, method="glm")

指定y = training2$hold1yes0no和x = trainPC2。