Question

我正在尝试使用这些数据运行lme模型：

tot_nochc=runif(10,1,15)
cor_partner=factor(c(1,1,0,1,0,0,0,0,1,0))
age=runif(10,18,75)
agecu=age^3
day=factor(c(1,2,2,3,3,NA,NA,4,4,4))
dt=as.data.frame(cbind(tot_nochc,cor_partner,agecu,day))
attach(dt)

corpart.lme.1=lme(tot_nochc~cor_partner+agecu+cor_partner *agecu, 
                  random = ~cor_partner+agecu+cor_partner *agecu |day, 
                  na.exclude(day))

我收到此错误代码：

na.fail.default中的错误（列表（cor_partner = c（1L，1L，2L，1L，1L，1L，：对象中缺少值

我知道论坛中有类似的问题。但是，就我而言：

cor_partner没有遗漏值;
整个对象被编码为一个因素（至少从全球环境显示的那个）。

我可以用na.action排除这些NA值，但我更确切地知道为什么函数正在读取缺失值 - 以准确理解我的数据发生了什么。

Answer 1

tl; dr 您必须同时在整个数据框架上使用na.exclude()（或其他任何内容），以便其余观察值在变量之间保持匹配...

set.seed(101)
tot_nochc=runif(10,1,15)
cor_partner=factor(c(1,1,0,1,0,0,0,0,1,0))
age=runif(10,18,75)
agecu=age^3
day=factor(c(1,2,2,3,3,NA,NA,4,4,4))
## use data.frame() -- *DON'T* cbind() first
dt=data.frame(tot_nochc,cor_partner,agecu,day)
## DON'T attach(dt) ...

现在尝试：

library(nlme)
corpart.lme.1=lme(tot_nochc~cor_partner+agecu+cor_partner *agecu, 
              random = ~cor_partner+agecu+cor_partner *agecu |day, 
              data=dt,
              na.action=na.exclude)

我们收到了收敛错误和警告，但我认为现在是因为我们使用的是一个没有足够信息的微小数据集，而不是因为代码存在任何固有问题。

Answer 2

randomForest程序包具有na.roughfix函数，该函数“ 根据中位数/模式估算缺失值”

您可以按以下方式使用它

fit_rf<-randomForest(store~.,
        data=store_train,
        importance=TRUE,
        prOximity=TRUE,
        na.action=na.roughfix)

Answer 3

如果您的数据包含Na或缺少值，则可以使用此它将传递的数据与数据集中的数据完全相同。

rf<-randomForest(target~.,data=train, na.action = na.roughfix)

na.fail.default出错：对象中缺少值 - 但没有缺失值

3 个答案: