Question

我想训练一个xgboost模型，但是当我创建数据分区时，它有错误：

library(data.table)
library(caret)
library(xgboost)
digit <- fread("train.csv",header=T)
index <- createDataPartition(digit$label,0.75,list=F)

矩阵错误（unlist（out），ncol = times）：数据太长

我使用另一种方法来创建数据分区，但这是另一个问题：

dim(digit)
[1] 42000   785
n <- 42000*0.7
index <- sample(1:42000,n)
train <- digit[index]
test <- digit[-index]
xgmat <- xgb.DMatrix(train[,-1],label=train[,1])

xgb.DMatrix中的错误（train [，-1]，label = train [，1]）： xgb.DMatrix：不支持从列表构造另外：警告信息：在if（class（data）==＆＃34; dgCMatrix＆＃34;）{：条件的长度> 1，只使用第一个元素

好的，我首先将data.frame转换为矩阵：

train <- as.matrix(train)
xgmat <- xgb.DMatrix(train[,-1],label=train[,1])

xgb.DMatrix中的错误（train [，-1]，label = train [，1]）： REAL（）只能应用于＆＃39;数字＆＃39;而不是＆＃39;整数＆＃39;

地球上有什么问题？任何人都可以帮助我吗？

Answer 1

您必须使用index <- createDataPartition(digit$label, p=0.75,list=F)，否则将0.75视为times=0.75参数。例如，matrix(1:16, ncol=0.75)导致相同的数据太长＆＃39;错误。

至于＆＃34; REAL（）只能应用于数字＆＃39;而不是＆＃39;整数＆＃39;＆＃34;＆＃34;错误，看起来你的矩阵是一个整数矩阵，而xgb.DMatrix期望它是一个数字矩阵。我们将为下一个版本添加一个修复程序，以便它也接受整数矩阵。同时，作为一种变通方法，您可以简单地将矩阵输入强制为数字：

train <- as.matrix(train) * 1
xgmat <- xgb.DMatrix(train[,-1],label=train[,1])

矩阵中的错误（unlist（out），ncol = times）：创建数据分区时数据太长

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