Question

我已经训练了一个模型，我试图使用predict函数，但它返回以下错误。

contrasts<-中的错误（*tmp*，值= contr.funs [1 + isOF [nn]]）：
对比只能适用于具有2级或更多级别的因素

SO和CrossValidated中有几个问题，我将此错误理解为，我的模型中的一个因素只有一个级别。

这是一个非常简单的模型，有一个连续变量（driveTime）和一个有3个级别的因子变量

 driveTime         Market.y      transfer
 Min.   : 5.100   Dallas :10   Min.   :-11.205  
 1st Qu.: 6.192   McAllen: 6   1st Qu.:  3.575  
 Median : 7.833   Tulsa  : 3   Median :  7.843  
 Mean   : 8.727                Mean   :  8.883  
 3rd Qu.:10.725                3rd Qu.: 15.608  
 Max.   :14.350                Max.   : 30.643

当我使用预测函数来确定未见样本的结果时

newDriveTime <- data.frame(driveTime =  8,Market.y = as.factor("Dallas"))
predict(bestMod_Rescaled, newDriveTime)

我收到以下错误

Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : 
  contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

以下是我的工作流程

tc          <- tune.control(cross = 10, fix = 8/10)

    tuneResult_Rescaled <- tune(svm,data = finalSubset,
                                transfer~ driveTime + Market.y,
                                ranges = list(epsilon = seq(0.1,.5,0.1),
                                              cost = seq(8,10,.1)), tunecontrol=tc)

    summary(tuneResult_Rescaled)


    bestMod_Rescaled <- tuneResult_Rescaled$best.model

Answer 1

我认为你必须将训练数据中的因子水平提供给测试集。以下内容应该有效。

newDriveTime <- data.frame(driveTime =  8, 
                    Market.y = factor("Dallas", levels(finalSubset$Market.y)))

predict(bestMod_Rescaled, newDriveTime)

在R中，因子被保存为带有名称/标签的整数。如果您有两个具有不同级别的因子向量，只需查看标签，就无法确定哪些标签是两个向量中的相应级别。

“对比”中的错误＆＃39;错误

1 个答案: