Question

我正在使用来自插入符号的CHAID方法。我得到与post相同的错误，当所有x都是因子时，x不是一个因素。

我使用的是R 3.3.3和caret_6.0-78

这是一个玩具示例：

    library(datasets)
    library(caret)
    library(CHAID)

testDat<-data.frame(HairEyeColor, stringsAsFactors=T)[,1:3]

str(testDat)
'data.frame':   32 obs. of  3 variables:
 $ Hair: Factor w/ 4 levels "Black","Brown",..: 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 ...
 $ Eye : Factor w/ 4 levels "Brown","Blue",..: 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 ...
 $ Sex : Factor w/ 2 levels "Male","Female": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

 control <- trainControl(method="repeatedcv", number=10, repeats=3, 
+                         savePredictions="final", summaryFunction=twoClassSummary, classProbs=TRUE)

fit.chaid <- train(Sex~Hair+Eye, data=testDat, method="chaid", metric="ROC", trControl=control)

Error: is.factor(x) is not TRUE

In addition: There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)
Timing stopped at: 0.02 0 0.02 
warnings()
Warning messages:
1: model fit failed for Fold01.Rep1: alpha2=0.05, alpha3=-1, alpha4=0.05 Error : is.factor(x) is not TRUE
.
.

Answer 1

我知道这个问题已经很老了，但是在这里我通过实验得到了答案：

对于CHAID建模，请尝试使用xy建模而不是公式建模，如下所示：

fit.chaid <- train(x=testDat[,c(1,2)], #Hair and Eye Variable
y=testDat[,c(3)],  #Sex Variable
method="chaid", 
metric="ROC", 
trControl=control)

带有r-caret误差x的CHAID不是一个因素

1 个答案: