R NaiveBayes 分类器不会将类型读取为“公式”

Question

我正在使用 klaR 包中的 NaiveBayes 函数，由于某种原因，该函数不会将我的输入参数读取为公式。我知道 NaiveBayes 函数有两种方法，一种是“默认”，另一种是“公式”的输入类。当我运行 NaiveBayes 函数时，它会将我的输入公式读取为默认类型并引发错误。我的代码如下：

trainData <- read.csv("train.txt")
trainNB <- NaiveBayes(Type~., data = trainData)

运行这些行后我收到的错误是：

Error in NaiveBayes.default(X, Y, ...) :
  grouping/classes object must be a factor

trainData的类是数据框，trainData的前10行如下（我一共83行）：

    Area Perimeter Compactness Length Width Asymmetry Groove Type
1  14.80     14.52      0.8823  5.656 3.288    3.1120  5.309    1
2  14.79     14.52      0.8819  5.545 3.291    2.7040  5.111    1
3  14.99     14.56      0.8883  5.570 3.377    2.9580  5.175    1
4  19.14     16.61      0.8722  6.259 3.737    6.6820  6.053    0
5  15.69     14.75      0.9058  5.527 3.514    1.5990  5.046    1
6  14.11     14.26      0.8722  5.520 3.168    2.6880  5.219    1
7  13.16     13.55      0.9009  5.138 3.201    2.4610  4.783    1
8  16.16     15.33      0.8644  5.845 3.395    4.2660  5.795    0
9  15.01     14.76      0.8657  5.789 3.245    1.7910  5.001    1
10 14.11     14.10      0.8911  5.420 3.302    2.7000  5.000    1

任何帮助将不胜感激。谢谢！

Answer 1

我认为你的因变量不是一个因素：

你应该这样做，trainData$Type <- as.factor(trainData$Type)

想想这个玩具例子：

library(e1071)
m <- naiveBayes(Species ~ ., data = iris)

如果你想看结构，你会注意到 Species 是因素，这里的 Species 是你的因变量：

> str(iris)
'data.frame':   150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
>