预测返回 NaN？

Question

我不确定要在此处提供哪些数据，并且无法在不共享我的完整数据的情况下提供复制问题的方法。我只能提供代码和错误信息，希望有人能认识到这一点。

我有一个模型，它使用带有对数转换目标变量“mod.rangerRF.logknn”的游侠随机福雷斯特。我的 newdata 有数万条记录，但是当我预测一小部分（准确地说是 5 个）返回 NaN 时。

这只发生在模型的日志版本中。

预测单个观察的示例：

predict(mod.rangerRF.logknn, newdata = filter(p.test.knn, id == 31874))
[1] 15.40513

返回一个数字，然后我可以对其进行反向转换。除了返回 NaN 的 5 个问题记录外，其他所有记录都是这种情况。

> predict(mod.rangerRF.logknn, newdata = filter(p.test.knn, id == 31873))
[1] NaN

我无法进行反向变换的 NaN。

数万行，数百个特征。运行预测时仅返回 5 个 NaN 实例。

我不确定从哪里开始调试。

在预处理过程中，我确保了完整的数据，没有缺失值。由于使用了虚拟变量，所有数据都是数字的。

有人知道这个问题吗？关于我可以在哪里查看的任何指针？

---

这里的 cmets 是模型的输出

> print(mod.rangerRF.logknn)
Random Forest 

30471 samples
  193 predictor

No pre-processing
Resampling: Cross-Validated (5 fold) 
Summary of sample sizes: 24376, 24376, 24378, 24377, 24377 
Resampling results across tuning parameters:

  mtry  RMSE       Rsquared 
   2    0.5125155  0.2832599
   5    0.4936741  0.3343648
  10    0.4845437  0.3592030
  20    0.4797720  0.3732469
  40    0.4778534  0.3790508

RMSE was used to select the optimal model using  the smallest value.
The final value used for the model was mtry = 40.

Answer 1

这个 issue 刚刚在 Ranger 的 github 上打开：https://github.com/imbs-hl/ranger/issues/201

希望对您有所帮助。