Question

我正在尝试使用R中的caret预测结果。当我尝试训练模型时，我收到错误：

train.default（x，y，weights = w，...）出错：最终调整参数无法确定

我也尝试过其他tuneGrid数据框的其他分类方法。我也尝试过这个link的解决方案，但它没有用。

这是我的代码：

d <- read.csv("train.csv")
new <- d[1:50,-1]
library(caret)

modfit <- train(target~., method="rf", data=new)

Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : 
  final tuning parameters could not be determined
In addition: There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)

modfit<- train(target~., data= new, method= "rf", tuneGrid= data.frame(mtry=3))

Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : 
  final tuning parameters could not be determined
In addition: There were 27 warnings (use warnings() to see them)

第一行是ID，因此被移除。

Answer 1

我下载了数据集，这里有两个问题：

首先，由于您正在进行分类，因此最好指定目标是一个因素。即，

new = d[sample(1:nrow(d), size = 50), ].

其次，数据集的前50行只有class_1。您至少需要两个不同的类。如果你真的只想使用50行，你可以随机抽样。

warnings()

在这些情况下调用{{1}}对调试非常有用。

train.default（x，y，weights = w，...）出错：无法确定最终调整参数

1 个答案: