xgb.setinfo中的错误（dmat，names（p），p [[1]]）：标签的长度必须等于输入数据中的行数

Question

我在R中使用xgboost。我有一个矩阵并且创建了xgb矩阵，但是当我减少数据中的列时，我收到以下错误： xgb.setinfo中的错误（dmat，names（p），p [[1]]）：   标签的长度必须等于输入数据中的行数

这是R代码：

xgbmat1 = xgb.DMatrix（基质（data.matrix（CTT1）），标记= as.matrix（as.numeric（数据$ V2）） - 1） xgbmat1 = xgb.DMatrix（基质（data.matrix（CTT1 [，NR]）），标记= as.matrix（as.numeric（数据$ V2）） - 1）

第一个工作正常。

  

暗淡（CTT1 [，NR]）

[1] 6401 1048

  

暗淡（CTT1）

[1] 6401 5901

Answer 1

在我的情况下，我通过更改分配操作来修复此错误：

labels <- df_train$target_feature

Answer 2

事实证明，通过删除一些列，有些行全部为0，并且无法为模型做贡献。

Answer 3

对于稀疏矩阵，xgboost R接口使用CSC格式创建方法。目前的问题是该方法自动确定现有非稀疏值的行数，并且不计入末尾的任何完全稀疏行。最后可能会出现类似的完全稀疏列丢失，CSR稀疏格式。有关详细信息，请参阅稀疏矩阵格式的xgboost issue #1223和wikipedia。

Answer 4

创建类似DBMatrix的正确方法

    xgtrain <- xgb.DMatrix(data = as.matrix(X_train[,-5]), label = `X_train$item_cnt_month)`

在数据参数中删除标签列，并使用相同的数据集在索引5中创建标签列。我有item_cnt_month，在运行时将其删除，并使用相同的数据集来引用标签列。

Answer 5

在拆分数据之前，需要将其转换为数据框。 对于示例：

数据<-read.csv（...）

data = as.data.frame（data）

现在，您可以设置火车数据和测试数据以在“ sparse.model.matrix”和“ xgb.DMatrix”中使用。