Question

我收到了错误：＆＃39; newdata＆＃39;有10000行，但找到的变量有40000行

train_frame=data$trainData[,-c(65,81)]
for (i in 1:98){
names(train_frame)[i]<-i
}

lda(data$trainLabel~ train_frame,prior=rep(1,10)/10,method='moment')->lda_equal_prior    prediction_frame=data.frame(data$testData[,-c(65,81)])
for (i in 1:98){
names(prediction_frame)[i]<-paste('train_frame',i,sep='')
}
predict(lda_equal_prior,data.frame(prediction_frame))->prediction_lda_equal_prior

Answer 1

首先，不用数字启动变量名称总是好的做法。其次，我认为这是你编写导致警告的lda函数的方式（我相信它会发出警告信息，而不是错误）。 lda_equal_prior中的变量名称是指data对象（我仍然不确定它是列表还是数据帧）。尽管如此，prediction_frame没有相同的变量名称，因为您真正想要的是来自train_frame的变量名称。所以predict实际上重用了data中的名称，因此警告。假设data是一个列表，请尝试：

# Create training frame
train_frame = data.frame(data$trainLabel, data$trainData[,-c(65,81)])
names(train_frame)[-1] = paste0("V", 1:98)

# Run LDA with trainLabel on the rest
lda_equal_prior = lda(trainLabel ~ ., data = train_frame,
prior = rep(1,10)/10, method='moment')

# Create prediction frame
prediction_frame = data.frame(data$testData[,-c(65,81)])
names(prediction_frame) = paste0("V", 1:98)

# Predict using newdata
prediction_lda_equal_prior = predict(lda_equal_prior, newdata = prediction_frame)

此处我合并了trainLabel和trainData，因此lda引用了具有正确变量名称的正确数据框。

同样，一个可重复的例子会很好。

＆＃39; newdata＆＃39;有10000行，但找到的变量有40000行

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