稀疏模型矩阵中的误差

Question

我在R（Shiny app）编程。

我在建模xgboost模型时遇到问题：

我有这些数据：

> data
  #var1 var2 var3 y
1     1    2    3 1
2     2    3    4 0
3     3    4    7 0
4     4    6    8 1

我想用于预测的数据

> pred.data
  #var1 var2 var3
1     1    2    3
2     4    6    5
3     2    4    7
4     1    3    4

我想使用xgboost，而y是目标变量，所以我首先使用稀疏模型矩阵。

loop.vars<-c("#var1","var2","var3")
myform <- as.formula(paste(" ~ ", paste(loop.vars, collapse= "+"),"-1")) 
Data<-sparse.model.matrix(myform,data)

我收到错误：

 Error in parse(text = x, keep.source = FALSE) : 
      <text>:2:0: unexpected end of input
    1:  ~  #var1+var2+var3 -1
      ^

所以我尝试添加括号

fun <- function(x) paste0("`", x, "`")
myform <- as.formula(paste(" ~ ", paste(fun(loop.vars), collapse= "+"),"-1")) 

> myform
~`#var1` + var2 + var3 - 1

sparse.model.matrix（myForm的，数据）

Error: fnames == names(mf) are not all TRUE

如何在不更改列名的情况下解决此问题？

由于