我无法让adabag的{{1}}和bagging工作。
在predict.bagging手册页中，有以下内容：
predict.bagging这很好，很有效。但是，当我稍微更改 library(adabag)
library(rpart)
data(iris)
names(iris)<-c("LS","AS","LP","AP","Especies")
sub <- c(sample(1:50, 25), sample(51:100, 25), sample(101:150, 25))
iris.bagging <- bagging(Especies ~ ., data=iris[sub,], mfinal=10)
iris.predbagging<- predict.bagging(iris.bagging, newdata=iris[-sub,])
iris.predbagging
中的newdata时，它就会停止工作。
主要是，我无法真正删除或更改predict.bagging列，这很奇怪，因为那个是我应该预测的那个！一个例子。
Especies....这很好用，几乎就是这个例子的副本。但是，这会产生错误
testdata <- iris[-sub, ]
result <- predict.bagging(iris.bagging, newdata=testdata)
但也是这个
testdata <- iris[-sub, -5] #this deletes the Especies column!
result <- predict.bagging(iris.bagging, newdata=testdata)
产生错误！
发生了什么事？我想使用testdata <- iris[-sub, ]
testdata$Especies <- c("virginica") #sets up everything as virginica
result <- predict.bagging(iris.bagging, newdata=testdata)
创建一个分类器，但我不能提前知道结果，这就失败了。
编辑：好吧，它甚至变得怪异。
bagging答案 0 :(得分：3)
哦，我明白了。
显然，在上一个Especies列中，有是一个因素，而不是字符串的向量。所以，为了改变它，我必须将它分解为：
testdata$Especies <- factor(c("virginica"), levels=c("setosa", "versicolor", "virginica"))
如果我有一个没有最后一列的数据框，我无论如何都必须添加它，因子的级别必须与原始表的因子完全相同，实际内容是无关紧要的。
到目前为止，我不接受我的答案，因为有人可以更好地解释原因。