【发布时间】:2021-10-20 03:16:40
【问题描述】:
我已经尝试了多种选择,但我无法让它发挥作用,也不知道为什么。输入数据帧的计算方式与 Max Kuhn 在 caret R 文档中指定的方式相同。 我的数据集由 362 个预测变量和一列具有 2 个级别的因子组成。我执行以下代码:
set.seed(150)
ctrl_rf <- rfeControl(functions = 'rfFuncs',
method = "cv",
number = 10,
rerank = T #Number of folds
)
y <- fTR[,'defective']
x <- fTR[,1:362]
normalization <- preProcess(x)
x <- predict(normalization, x)
x <- as.data.frame(x)
rferf <- rfe( x,
y,
#sizes = c(10,50,100,200,362),
metric = "Kappa",
#maximize=TRUE,
rfeControl = ctrl_rf)
但是,在执行代码时,我不断收到
错误:$ 运算符对原子向量无效
我做错了什么?
【问题讨论】:
标签: r machine-learning r-caret rfe