Question

我有一个数据集，我将进行交叉验证培训。但是，由于数据的这种分离，我有时会遇到错误，因为在训练集中找不到测试集中的因子级别----因为这个因素可能发生的次数非常有限。

我想在进行任何交叉验证之前轻松过滤掉这些行，以避免错误......

例如，我如何检查以确保包含9个或更少观察值的因子被删除？

mtcars$carb = factor(mtcars$carb)
table(mtcars$carb)

Answer 1

使用库library(dplyr) mtcars %>% group_by(carb) %>% filter(n() > 9)，你可以尝试这样的事情：

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或者，您可以对训练集中的变量进行重新分解，并从测试集中删除不在训练数据中的任何级别。