Question

我正在尝试运行训练模型后和交叉验证后得到的预测函数。我正在预测变量＆＃34; classe。＆＃34;

测试数据与训练数据具有相同的预测变量名称，但行数较少（20个观测值）。测试数据中的所有预测变量都是数字的（就像训练数据一样）。但无论我使用什么型号，它似乎都会造成问题。

型号：

rf <- train(train$classe ~., method="rf", data=train, 
        trControl = trainControl(method = "oob"))

我试过了：

predict(rf, testing1)

我得到了

Error in predict.randomForest(modelFit, newdata) : newdata has 0 rows

然后我试了

gbm <- train(train$classe ~., method="gbm", data=train, 
         trControl = trainControl(method = "cv", number=5))

predict(gbm, testing1)

我得到了

Error in aperm.default(psum, c(2, 1, 3)) : 
'perm' is of wrong length 3 (!= 2)

我的测试数据看起来像这样，唯一的区别是最后一个变量表示＆＃34;问题id＆＃34;，而在训练集中，最后一个变量表示＆＃34; classe＆＃34;：

> str(testing1)
'data.frame':   20 obs. of  86 variables:
 $ roll_belt              : num  123 1.02 0.87 125 1.35 -5.92 1.2 0.43 0.93 114 ...
 $ pitch_belt             : num  27 4.87 1.82 -41.6 3.33 1.59 4.44 4.15 6.72 22.4 ...
 $ total_accel_belt       : num  20 4 5 17 3 4 4 4 4 18 ...
 $ kurtosis_roll_belt     : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ kurtosis_picth_belt    : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...

 ... # all numeric variables 

 $ magnet_forearm_y       : num  419 791 698 783 -787 800 284 -619 652 723 ...
 $ magnet_forearm_z       : num  617 873 783 521 91 884 585 -32 469 512 ...
 $ problem_id             : num  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...

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Answer 1

我解决了问题 - 测试数据中列中的某些值是“NA”，而在训练数据中它们是空白的。两个文件如何读入R之间存在一些不一致。修复该问题后，predict（）现在可以正常工作。

Answer 2

对于预测，我知道列名必须完全相同。如果即使最后一个关闭，那么这可能会导致问题。

使用predict（）时具有相同预测变量但行数不同的新数据出错

2 个答案: