Question

我想要进行self.getZipCodes(self.nextAddressIndexCallBack);回归。在R上运行我的代码后，我得到以下错误：

出了点问题;缺少所有准确度指标值：

.col { flex: 0 1 19.4%; margin-right: .6%; }

这是我的代码：

logreg

编辑1：

我将状态更改为二进制（0和1），但仍然有一些错误。这是新代码：

    Accuracy       Kappa    
 Min.   : NA   Min.   : NA  
 1st Qu.: NA   1st Qu.: NA  
 Median : NA   Median : NA  
 Mean   :NaN   Mean   :NaN  
 3rd Qu.: NA   3rd Qu.: NA  
 Max.   : NA   Max.   : NA  
 NA's   :9     NA's   :9    
Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : Stopping
In addition: There were 19 warnings (use warnings() to see them)

Answer 1

只需要修复您的数据。逻辑回归 - 这是我假设你想要的，因为你调用了逻辑回归（logreg）方法，如果你想要像logit那样的其他东西，那么整个问题就不在乎了模型，它永远不会给你错误 - 仅用于二进制变量和它不能理解1和2可以表示二进制数据。它需要文字0和1。

donner <- read.delim("http://web.as.uky.edu/statistics/users/pbreheny/760/data/donner.txt")
set.seed(1234)
library(caret)
donner$Age <- as.numeric(donner$Age)
donner$Status <- as.factor(donner$Status)  
donner$Sex <- as.numeric(donner$Sex) 
splitIndex <- createDataPartition(donner$Status, p = .80, list = FALSE, times = 1)
trainDF <- donner[splitIndex,]
testDF <- donner[-splitIndex,]
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 3)
donner$Status <- as.character(donner$Status)
donner$Status[!donner$Status == "Survived"] <- 0
donner$Status[donner$Status == "Survived"] <- 1
donner$Age_gr_mean <- 0
donner$Age_gr_mean[donner$Age_gr_mean > mean(donner$Age)] <- 1
donner$Age <- NULL
donner$Status <- as.numeric(donner$Status)
donner$Sex[donner$Sex == 2] <- 0
logregmodel <- train(Status ~ ., data = donner, method = "logreg", trControl = ctrl)

Answer 2

我个人从未使用＆＃34; logreg＆＃34;方法。似乎有些线条也没用。这是我的建议使用＆＃34; glm＆＃34;作为一种方法。

## Data
donner <- read.delim("http://web.as.uky.edu/statistics/users/pbreheny/760/data/donner.txt")

set.seed(1234)
library(caret)

donner$Age <- as.numeric(donner$Age)
donner$Status <- as.factor(donner$Status)
donner$Sex <- as.numeric(donner$Sex)-1 

splitIndex <- createDataPartition(donner$Status, p = .80, list = FALSE, times = 1)
trainDF <- donner[splitIndex,]
testDF <- donner[-splitIndex,]

ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 3)
logregmodel <- train(Status ~ ., data = trainDF, method = "glm", family='binomial', trControl = ctrl)

summary(logregmodel)

R caret包错误的训练功能：＆＃34;出了点问题;缺少所有准确度指标值＆＃34;

2 个答案: