在 R 中执行插入符号调整时出错答案

【问题标题】：Errors while performing caret tuning in R在 R 中执行插入符号调整时出错
【发布时间】：2017-06-29 07:45:43
【问题描述】：

我正在使用 caret/R 构建预测模型，但遇到了以下问题：

尝试执行训练/调整时，我收到此错误：

if (tmps

经过一些研究，似乎在数据中存在缺失值时会发生此错误，而在此示例中并非如此（我确认数据集没有 NA）。但是，我还在某处读到，在插入符号的重新采样例程中可能会引入缺失值，我怀疑这是正在发生的事情。

为了解决问题 1，我尝试在插入符号重新采样期间“预处理”数据，方法是删除零方差和接近零方差的预测变量，并使用插入符号 knn 自动输入缺失值估算方法 preProcess(c('zv','nzv','knnImpute')), ，但现在我收到以下错误：

错误：预处理需要矩阵或数据帧

不用说我检查并确认输入数据集确实是矩阵，所以我不明白为什么会出现第二个错误。

代码如下：

x.train <- predict(dummyVars(class ~ ., data = train.transformed),train.transformed)
y.train <- as.matrix(select(train.transformed,class))
vbmp.grid <- expand.grid(estimateTheta = c(TRUE,FALSE))
adaptive_trctrl <- trainControl(method = 'adaptive_cv',
                   number = 10, 
                   repeats = 3,
                   search = 'random',
                   adaptive = list(min = 5, alpha = 0.05, 
                                   method = "gls", complete = TRUE),
                   allowParallel = TRUE)
fit.vbmp.01 <- train( 
                 x = (x.train),
                 y = (y.train),
                 method = 'vbmpRadial',
                 trControl = adaptive_trctrl,
                 preProcess(c('zv','nzv','knnImpute')),
                 tuneGrid = vbmp.grid)

问题（1）和（2）的代码唯一的区别是，在（1）中，train语句中的预处理行被注释掉了。

总之，

-数据中没有缺失值

-x.train 和 y.train 都是矩阵

-我尝试在trainControl 中使用标准的'repeatedcv' 方法而不是'adaptive_cv'，结果完全相同

-忘了说结果class有3个等级

有人对可能出现的问题有任何建议吗？

一如既往，提前致谢

雷耶马尔

【问题讨论】：

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标签： r r-caret

【解决方案1】：

我的数据也有同样的问题，经过一番挖掘后，我发现其中一列中有一些 Inf（无限）值。

取出它们 (df <- df %>% filter(!is.infinite(variable))) 后，计算运行没有错误。

【讨论】：