model.frame.default（formula = mldata.knn $ Gender〜。，data = mldata_train，：中的错误：可变长度不同（为'Age'找到）

Question

set.seed(400)
random <- createDataPartition(mldata.knn$Transport, p=0.70,list = F)
mldata_train <- mldata.knn[random,]
mldata_test <- mldata.knn[-random,]
print(table(mldata.knn$Transport))
print(table(mldata_train$Transport))
library(e1071)
NB_model = naiveBayes(mldata.knn$Gender ~., data = mldata_train)
print(NB_model)

model.frame.default中的错误（公式= mldata.knn $ Gender〜。，data = mldata_train，：可变长度不同（为'Age'找到）

Answer 1

在对数据进行朴素贝叶斯分类时，数据的长度是不同的。无论您的mldata.knn的长度是多少，您的训练数据集mldata_train都将包含70％的数据，这是基于您从createDataPartition进行的70/30拆分中得出的。

因此，在声明中：

NB_model = naiveBayes(mldata.knn$Gender ~., data = mldata_train)

您有mldata.knn$Gender，其长度为原始数据集（mldata.knn），还有公式中点（。）中的任何变量-但这些变量取自{ {1}}，因为该语句包括mldata_train。这些其他变量的长度将不同（仅占原始数据的70％）。

也许您只是打算使用训练数据来做您的NB分类器：

data = mldata_train