Question

我想知道为什么用于插入数据集缺失值的R's插入包中的preProcess函数返回的观察数少于原始数据集中的数量？
例如：

library(caret)

t <- data.frame(seq_len(100000),seq_len(100000))

for (i in 1:100000) 
{
if (i %% 10 == 0) t[i,1] <- NA; 
if (i %% 100 == 0) t[i,2] <- NA 
}

preProcValues <- preProcess(t, method = c("knnImpute"))

preProcValues仅包含2个变量的90000个观测值，而预期值为100000个。

Answer 1

来自文档：

函数preProcess估计每个参数所需的参数操作和predict.preProcess用于将它们应用于特定的数据集。

此处，preProcValues在插补后不是t，它包含使用t在predict.preProcess上执行插补所需的参数。

你应该期待preProcValues

中的100K观察

提示：查看source code，了解NA值

下隐藏的内容

使用您的示例（已修改为使用method = "medianImpute" - 请参阅此question（以及上述源代码），了解您尝试执行的操作无法使用“knnImpute”）< / p>

preProcValues <- preProcess(t, method = "medianImpute") 
> preProcValues$dim[1]
#[1] 90000

我们将NA中的t值替换为中位数（50K）

t2 <- predict(preProcValues, t)
> dim(t2)[1]
#[1] 100000

Answer 2

preProcess不返回值，它只是根据提供的数据设置整个预处理模型。因此，您需要运行predict（还需要RANN包），但即使您使用人工数据，也会出现错误：

Error in FUN(newX[, i], ...) : cannot impute when all predictors are missing in the new data point

因为k-nn插补无法在两者您的预测因子为NA的行中起作用。

为了清晰和易于检查，这里只展示了20行：

library(caret)

t <- data.frame(seq_len(20),seq_len(20))

for (i in 1:20) 
{
  if (i %% 3 == 0) t[i,1] <- NA; 
  if (i %% 7 == 0) t[i,2] <- NA 
}

names(t) <- c('V1', 'V2')

preProcValues <- preProcess(t, method = c("knnImpute"))

library(RANN)

t_imp <- predict(preProcValues, t)

查看结果时，请记住，方法"center", "scale"已自动添加到预处理中，即使您未明确调用它们：

> str(preProcValues)
List of 19
$ call      : language preProcess.default(x = t, method = c("knnImpute"))
$ dim       : int [1:2] 12 2
$ bc        : NULL
$ yj        : NULL
$ et        : NULL
$ mean      : Named num [1:2] 10.5 10.5
 ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "V1" "V2"
$ std       : Named num [1:2] 6.25 6.14
 ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "V1" "V2"
$ ranges    : NULL
$ rotation  : NULL
$ method    : chr [1:3] "knnImpute" "scale" "center"
$ thresh    : num 0.95
$ pcaComp   : NULL
$ numComp   : NULL
$ ica       : NULL
$ k         : num 5
$ knnSummary:function (x, ...)  
$ bagImp    : NULL
$ median    : NULL
$ data      : num [1:12, 1:2] -1.434 -1.283 -0.981 -0.83 -0.377 ...
 ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
 .. ..$ : chr [1:12] "1" "2" "4" "5" ...
 .. ..$ : chr [1:2] "V1" "V2"
 ..- attr(*, "scaled:center")= Named num [1:2] 10.5 10.5
 .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "V1" "V2"
 ..- attr(*, "scaled:scale")= Named num [1:2] 6.63 6.63
 .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "V1" "V2"
- attr(*, "class")= chr "preProcess"

插入符号中preProcess的数据插补返回的观察结果少于预期

2 个答案: