我是使用R的数据科学初学者,无法解决此错误,并且使用的数据集是前列腺癌数据集。 错误出现在 prc_test_pred 上,该错误表示knn中的错误(火车= prc_train,test = prc_test,cl = prc_train_labels ::不允许缺少任何值。
stringsAsFactors = FALSE
str(prc)
prc <- prc[-1] #removes the first variable(id) from the data set.
table(prc$diagnosis_result) # it helps us to get the numbers of patients
prc$diagnosis <- factor(prc$diagnosis_result, levels = c("B", "M"), labels = c("Benign", "Malignant")) #rename
round(prop.table(table(prc$diagnosis)) * 100, digits = 1) # it gives the result in the percentage form rounded of to 1 decimal place( and so it’s digits = 1)
normalize <- function(x) {
return ((x - min(x)) / (max(x) - min(x))) } #very important step (normalizes to a common scale)
prc_n <- as.data.frame(lapply(prc[2:9], normalize))
summary(prc_n$radius)
prc_train <- prc_n[1:65,]
prc_test <- prc_n[66:100,]
prc_train_labels <- prc[1:65, 1]
prc_test_labels <- prc[66:100, 1]
library(class)
prc_test_pred <- knn(train = prc_train, test = prc_test, cl = prc_train_labels,k=10)
library(gmodels)
CrossTable(x=prc_test_labels, y=prc_test_pred, prop.chisq=FALSE) ```
答案 0 :(得分:1)
我不确定您面临什么样的问题。可能是您的第一行(读取csv
文件的行出现了问题)。为了方便您复制,这里有一个简单的分类器,使用KNN
使用除代码第一行之外的所有内容。
#
prc <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/duttashi/learnr/master/data/misc/Prostate_Cancer.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
prc <- prc[-1]
prc$diagnosis <- factor(prc$diagnosis_result, levels = c("B", "M"), labels = c("Benign", "Malignant"))
normalize <- function(x) {
return ((x - min(x)) / (max(x) - min(x))) }
prc_n <- as.data.frame(lapply(prc[2:9], normalize))
prc_train <- prc_n[1:65,]
prc_test <- prc_n[66:100,]
prc_train_labels <- prc[1:65, 1]
prc_test_labels <- prc[66:100, 1]
library(class)
prc_test_pred <- knn(train = prc_train, test = prc_test, cl = prc_train_labels,k=10)
library(gmodels)
CrossTable(x=prc_test_labels, y=prc_test_pred, prop.chisq=FALSE)
# -------------------------------------------------------------------------
# Cell Contents
# |-------------------------|
# | N |
# | N / Row Total |
# | N / Col Total |
# | N / Table Total |
# |-------------------------|
#
#
# Total Observations in Table: 35
#
#
# | prc_test_pred
# prc_test_labels | B | M | Row Total |
# ----------------|-----------|-----------|-----------|
# B | 6 | 13 | 19 |
# | 0.316 | 0.684 | 0.543 |
# | 0.857 | 0.464 | |
# | 0.171 | 0.371 | |
# ----------------|-----------|-----------|-----------|
# M | 1 | 15 | 16 |
# | 0.062 | 0.938 | 0.457 |
# | 0.143 | 0.536 | |
# | 0.029 | 0.429 | |
# ----------------|-----------|-----------|-----------|
# Column Total | 7 | 28 | 35 |
# | 0.200 | 0.800 | |
# ----------------|-----------|-----------|-----------|
希望您可以复制相同的内容。