Question

我在train()和method = "lda" value = "finalModel"上运行了method = "qda"，没有错误，但更改为library(dslabs) library(caret) data("tissue_gene_expression") set.seed(1993) y <- tissue_gene_expression$y x <- tissue_gene_expression$x x <- x[, sample(ncol(x), 10)] fit_qda <- train(x, y, method = "qda", value = "finalModel") fit_qda$results却出现了错误...我正在研究生成模型。

tab2 %>% group_by(name) %>% summarize(sum(count))
# A tibble: 4 x 2
  name  `sum(count)`
  <fct>        <dbl>
1 g1              6.
2 g2              3.
3 g3              3.
4 g4              2.

tab2 %>% group_by(name) %>% filter(sum(as.integer(count)) > 5)
# A tibble: 3 x 3
# Groups:   name [1]
  gene  name  count
  <fct> <fct> <dbl>
1 g1:1  g1       1.
2 g1:2  g1       2.
3 g1:3  g1       3.

我应该得到两个基因来驱动算法...

我得到：

出了点问题；所有精度指标值均缺失：错误：正在停止

Answer 1

train()和MASS::qda()都没有value参数。

如果您看到的话，您的代码会发出警告：

Error: Stopping
In addition: There were 26 warnings (use warnings() to see them)

警告是：

some group is too small for 'qda'

QDA需要能够计算每个类别中的完整（非奇异）协方差矩阵，并且在此示例中，您没有足够的数据（相对于预测变量）来做到这一点

方法为“ QDA”且值为“ finalModel”的train（）错误

1 个答案: