朴素贝叶斯2级分类，下标出界

Question

有两个数据框：trainReady（288obs。）和testReady（112obs。）。这些数据帧包含55个属性（54个连续和1个二进制，类属性）。我已经将这54个属性离散化为10个分区，级别（每个级别假设的观察数量相等）。 obs的数量。 trainReady中的两个类几乎相等。也在testReady。类属性被视为因子。下面我发布数据帧：
trainReady

testReady

当我尝试运行这些行时（如您所见，我已设置阈值以省略“0频率”问题）：

model_bayes <- naiveBayes(isFace ~ ., data = trainReady)
prediction <- predict(model_bayes, testReady[,-1], threshold = 0.001, eps = 0)

我收到：

Error in [.default(object$tables[[v]], , nd + islogical[attribs[v]]) : 
  subscript out of bounds

我已经采取了哪些措施来帮助自己克服这个问题：

1. model_bayes <- naiveBayes(isFace ~ ., data = trainReady, drop.unused.levels = FALSE)
2. 预测用于训练模型的数据：

prediction <- predict(model_bayes, trainReady[,-1], threshold = 0.001, eps = 0) 1不工作，2工作，但我想预测测试数据。你能告诉我怎样才能克服这个问题？

Answer 1

您必须使用与用于培训 的测试数据相同的离散化。

不要独立地将它们diacretize。