R中的朴素贝叶斯答案

【问题标题】：Naive bayes in RR中的朴素贝叶斯
【发布时间】：2014-12-09 18:58:03
【问题描述】：

在 R 中运行朴素贝叶斯分类器时出现错误。我正在使用以下代码-

mod1 <- naiveBayes(factor(X20) ~ factor(X1) + factor(X2) +factor(X3) +factor(X4)+factor(X5)+factor(X6)+factor(X7)
               +factor(X8)+factor(X9)
               +factor(X10)+factor(X11)+ factor(X12)+factor(X13)+factor(X14)
               +factor(X15)
               +factor(X16)+factor(X17)
               +factor(X18)+factor(X19),data=intent.test)

res1 <- predict(mod1)$posterior

这段代码的第一部分运行良好。但是当它试图预测后验概率时，它会抛出以下错误-

**Error in as.data.frame(newdata) : 
argument "newdata" is missing, with no default**

我尝试运行类似

res1 <- predict(mod1,new_data=intent.test)$posterior

但这也会产生同样的错误。

【问题讨论】：

正确的拼写是newdata，没有下划线（如错误消息中所示），但它是一个可选参数：没有它也可以工作。您的数据集可能有问题，但您没有提供任何有关它的信息。在 data.frame 中将数据编码为因子可能会有所帮助。如果您尝试用其他列来预测最后一列，则可以将模型写得更紧凑，如X20 ~ .。

标签： r

【解决方案1】：

您似乎正在使用e1071::naiveBayes 算法，该算法需要newdata 参数进行预测，因此在运行您的代码时会出现两个错误。（您可以在 CRAN 上查看 predict.naiveBayes 函数的源代码；代码中的第二行需要 newdata，如 newdata <- as.data.frame(newdata)。）同样正如 @Vincent 所指出的，您最好将您的在调用 NB 算法之前要考虑的变量，尽管这肯定与上述错误无关。

使用klar 包中的NaiveBayes，不会发生这样的问题。例如，

data(spam, package="ElemStatLearn")
library(klaR)

# set up a training sample
train.ind <- sample(1:nrow(spam), ceiling(nrow(spam)*2/3), replace=FALSE)

# apply NB classifier
nb.res <- NaiveBayes(spam ~ ., data=spam[train.ind,])

# predict on holdout units
nb.pred <- predict(nb.res, spam[-train.ind,])

# but this also works on the training sample, i.e. without using a `newdata`
head(predict(nb.res))

【讨论】：