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我是 R 的新手，我在使用 R 预测命令时遇到了问题。我收到此错误

 Error in `[.data.frame`(newdata, , as.character(object$formula[[2]])) : 
  undefined columns selected

当我执行这个命令时： 

model.predict <- predict.boosting(model,newdata=test)

这是我的模型：

model <- boosting(Y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7, data=train)

这是我的测试数据的结构： str(test)

'data.frame':   343 obs. of  7 variables:
 $ x1: Factor w/ 4 levels "Americas","Asia_Pac",..: 4 2 4 2 4 3 3 3 4 1 ...
 $ x2: Factor w/ 5 levels "Fifth","First",..: 3 3 2 2 4 2 4 4 1 1 ...
 $ x3: Factor w/ 3 levels "Best","Better",..: 2 3 1 1 3 2 2 1 3 3 ...
 $ x4: Factor w/ 2 levels "Female","Male": 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 ...
 $ x5: int  82 55 47 31 6 53 77 68 76 86 ...
 $ x6: num  22.8 14.6 25.5 38.3 7.9 32.8 4.6 34.2 36.7 21.7 ...
 $ x7: num  0.679 0.925 0.897 0.684 0.195 ...

以及我的训练数据的结构：

$ RecordID: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ x1      : Factor w/ 4 levels "Americas","Asia_Pac",..: 1 2 2 3 1 1 1 2 2 4 ...
 $ x2      : Factor w/ 5 levels "Fifth","First",..: 5 5 3 2 5 5 5 4 3 2 ...
 $ x3      : Factor w/ 3 levels "Best","Better",..: 2 3 2 2 3 1 2 3 1 1 ...
 $ x4      : Factor w/ 2 levels "Female","Male": 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 ...
 $ x5      : int  1 67 75 51 84 33 21 80 48 5 ...
 $ x6      : num  21 13.8 30.3 11.9 1.7 13.2 33.9 17 3.4 19.5 ...
 $ x7      : num  0.35 0.85 0.73 0.39 0.47 0.13 0.2 0.12 0.64 0.11 ...
 $ Y       : Factor w/ 2 levels "Green","Yellow": 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 ..

我认为测试数据的结构有问题，但我找不到它，或者我对“预测”命令的结构有误解。请注意，如果我对训练数据运行预测命令，它会起作用。关于在哪里看的任何建议？

谢谢！

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3 回答 3

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predict.boosting()期望得到测试数据的实际标签，因此它可以计算它的表现如何（如下面的混淆矩阵所示）。

library(adabag) 

data(iris)

iris.adaboost <- boosting(Species~Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+
      Petal.Width, data=iris, boos=TRUE, mfinal=10)

# make a 'test' dataframe without the classes, as in the question
iris2 <- iris
iris2$Species <- NULL

# replicates the error
irispred=predict.boosting(iris.adaboost, newdata=iris2)
#Error in `[.data.frame`(newdata, , as.character(object$formula[[2]])) : 
#  undefined columns selected

这是一个工作示例，主要来自帮助文件，因此这里有一个工作示例（并演示混淆矩阵）。

# first create subsets of iris data for training and testing  
sub <- c(sample(1:50, 25), sample(51:100, 25), sample(101:150, 25))
iris3 <- iris[sub,]
iris4 <- iris[-sub,]

iris.adaboost <- boosting(Species ~ ., data=iris3, mfinal=10)

# works
iris.predboosting<- predict.boosting(iris.adaboost, newdata=iris4)

iris.predboosting$confusion
#               Observed Class
#Predicted Class setosa versicolor virginica
#     setosa         50          0         0
#     versicolor      0         50         0
#     virginica       0          0        50
于 2012-12-16T01:08:00.010 回答
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当您的 y 是因素时，显示此错误，尝试as.vector(y)~.

于 2013-06-19T06:16:28.213 回答
0

您用于预测的数据的列名应与训练数据的列名完全相同。

于 2018-01-18T09:27:33.157 回答