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我最近开始研究我正在开发的模型的插入符号包。我正在使用最新版本。作为第一步，我决定将其用于特征选择。我使用的数据有大约 760 个特征和 10k 个观察值。我根据网上的培训资料创建了一个简单的函数。不幸的是，我一直收到错误，因此该过程永远不会完成。这是产生错误的代码。在此示例中，我使用了一小部分功能。我从全套功能开始。我还更改了子集、折叠次数和重复次数，但无济于事。我知道如果没有数据就很难追查问题。我共享了一小部分数据（以 r 对象格式，如下所示）。如果您无法从那里获取文件，请尝试此链接。

它总是产生这个错误：

{ 中的错误：任务 1 失败 - “替换长度为零”

caretFeatureSelection <- function() {
  library(caret)
  library(mlbench)
  library(Hmisc)

  set.seed(10)

  lr.features = c("f2", f271","f527","f528","f404", "f376", "f67",  "f670", "f281", "f333", "f13",  "f282", "f599",
                  "f597", "f68",  "f629", "f378", "f230", "f229", "f273", "f768", "f406", "f630", 
                  "f596", "f598", "f413", "f412", "f332", "f377", "f766", "f767", "f775", "f10", "f442")

  trainDF <- readRDS(file='trainDF.rds')
  trainDF <- trainDF[trainDF$loss>0,]
  trainDF$lossProb <- trainDF$loss/100
  y <- trainDF[,'lossProb']
  x <- trainDF[,names(trainDF) %in% lr.features]

  rm(trainDF)

  subsets <- c(1:5, 10, 15, 20, 25)
  ctrl <- rfeControl(functions = lrFuncs,
                   method = "repeatedcv",
                   repeats = 1,
                   number=5)

  lrProfile <- rfe(x, y,
                 sizes = subsets,
                 rfeControl = ctrl)

  lrProfile
}
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所以看数据，失败的原因有3个。第一的，

> str(x)
'data.frame':   100 obs. of  34 variables:
 $ f2  : Factor w/ 10 levels "1","2","3","4",..: 8 8 8 8 9 8 9 9 7 8 ...
<snip>

rfe将lm模型拟合到这些数据并生成 39 个系数，即使数据框x有 34 列。结果，rfe变得……糊涂了。在运行之前尝试使用model.matrix将因子转换为虚拟变量rfe：

x2 <- model.matrix(~., data = x)[,-1]  ## the -1 removes the intercept column

... 但...

> table(x$f2)

 1  2  3  4  6  7  8  9 10 11 
 0  0  0  2  2  5 32 36 23  0

所以model.matrix会产生一些零方差预测变量（这是一个问题）。您可以使用排除空级别的新级别创建一个新因子，但请记住，对这些数据进行任何重新采样都会将某些因子级别（例如“4”、“6”）强制转换为零方差预测变量。

其次，一些预测变量之间存在完美的相关性：

> cor(x$f597, x$f599)
     [,1]
[1,]    1

这将导致NA一些模型系数的值，并导致缺少变量重要性，并且会坦克rfe。

除非您使用树或其他可以容忍稀疏和/或相关预测变量的模型，否则之前可能的工作流程rfe可能是：

> x2 <- model.matrix(~., data = x)[,-1]
> 
> nzv <- nearZeroVar(x2)
> x3 <- x2[, -nzv]
> 
> corr_mat <- cor(x3)
> too_high <- findCorrelation(corr_mat, cutoff = .9)
> x4 <- x3[, -too_high]
> 
> c(ncol(x2), ncol(x3), ncol(x4))
[1] 42 37 27

最后，看起来y你想预测一个数字，但lrFuncs用于逻辑回归，所以我认为这是lmFuncs. 如果是这种情况，rfe工作正常：

> subsets <- c(1:5, 10, 15, 20, 25)
> ctrl <- rfeControl(functions = lmFuncs,
+                    method = "repeatedcv",
+                    repeats = 1,
+                    number=5)
> set.seed(1)
> lrProfile <- rfe(as.data.frame(x4), y,
+                  sizes = subsets,
+                  rfeControl = ctrl)

最大限度

于 2014-03-02T22:36:49.953 回答