Question

我有以下代码尝试在分类模型中使用knn：

library(dplyr)
library(e1071)
library(ggplot2)
library(nnet)
library(DMwR)
library(rpart.plot)
library(class)

dat         <- read.csv("C:/Users/Ze/Desktop/HallowSet/train.csv",header = T,stringsAsFactors = F)

needToSolve <- read.csv("C:/Users/Ze/Desktop/HallowSet/test.csv",header = T,stringsAsFactors = F)

dat$color <- factor(dat$color)
dat$type  <- factor(dat$type)

sp    <- sample(1:nrow(dat),0.7*nrow(dat))
train <- dat[sp,]
test  <- dat[-sp,]
full  <- rbind(train,test)



pre <-kNN(type ~ .,train ,test,k=3,norm=TRUE,type='class')

但是当代码到达下一行时，我得到一个colMeans（x，na.rm = TRUE）：＆＃39; x＆＃39;必须是数字，我不知道为什么会发生这种情况以及如何解决它有人可以告诉我它？多克斯先生。

STR（满）：

'data.frame':   259 obs. of  12 variables:
$ id           : int  62 699 23 172 701 70 809 393 465 839 ...
$ bone_length  : num  0.304 0.417 0.585 0.498 0.477 ...
$ rotting_flesh: num  0.267 0.625 0.593 0.374 0.479 ...
$ hair_length  : num  0.527 0.329 0.681 0.58 0.404 ...
$ has_soul     : num  0.387 0.28 0.936 0.512 0.545 ...
$ color        : Factor w/ 6 levels "black","blood",..: 4 2 4 4 3 5 6 4 6 2 ...
$ type         : Factor w/ 3 levels "Ghost","Ghoul",..: 3 1 2 3 2 1 1 2 1 3 ...
$ bone_flesh   : num  0.0812 0.2608 0.3467 0.1866 0.2282 ...
$ bone_hair    : num  0.16 0.137 0.398 0.289 0.192 ...
$ bone_soul    : num  0.118 0.117 0.547 0.255 0.26 ...
$ flesh_hair   : num  0.141 0.205 0.404 0.217 0.193 ...
$ flesh_soul   : num  0.103 0.175 0.555 0.192 0.261 ...

Answer 1

'颜色'是一个因素。 kNN只接受数字输入。您可以在数字变量中转换Color变量，或者只是完全删除Color。

dat$color = as.numeric(dat$color)

colMeans中的错误（x，na.rm = TRUE）：＆＃39; x＆＃39;在KNN分类中必须是数字

1 个答案: