0

当我尝试使用rfe. lrFuncs我尝试了他们的建议，但他们没有解决我的问题。我们以 caret 包中的 GermanCredit 数据集为例。在这个数据集中，所有的因子（除了目标变量Class）都已经转换为二进制数值变量，所以我们不用担心使用model.matrix.

> library(caret)
> data(GermanCredit)
> GCrfe <- rfe(GermanCredit[,c(1:9,11:62)], GermanCredit[,10], sizes=(1:50), rfeControl=rfeControl(functions=lrFuncs))
Error in { : 
  task 1 failed - "rfe is expecting 61 importance values but only has 48"

好的，那么我查看没有方差的变量（目标变量 Class 除外）并删除没有方差的变量（即只有一个唯一值）。

> variableVariance <- sapply(GermanCredit[-10], function(x) length(unique(x)))
> which(variableVariance==1)
      Purpose.Vacation Personal.Female.Single 
                    26                     44 
> GermanCredit <- GermanCredit[-grep('Purpose.Vacation', names(GermanCredit))]
> GermanCredit <- GermanCredit[-grep('Personal.Female.Single', names(GermanCredit))]

现在我查看相关变量并摆脱“重复”。

> Cor <- abs(cor(GermanCredit[-10]))
> diag(Cor) <- 0
> which(Cor > 0.8, arr.ind=T)
                           row col
OtherInstallmentPlans.None  52  50
OtherInstallmentPlans.Bank  50  52
> GermanCredit <- GermanCredit[-grep('OtherInstallmentPlans.Bank', names(GermanCredit))]

如果我现在尝试 rfe，我仍然会得到同样的错误。

> GCrfe <- rfe(GermanCredit[,c(1:9,11:59)], GermanCredit[,10], sizes=(1:50), rfeControl=rfeControl(functions=lrFuncs))
Error in { : 
  task 1 failed - "rfe is expecting 58 importance values but only has 48"

    > set.seed(12213)
    > index <- createFolds(GermanCredit$Class, k=10, returnTrain=T)
    > lrCtrl <- rfeControl(functions=lrFuncs, method='repeatedcv', index=index)
    > GCrfe <- rfe(GermanCredit[,c(1:9,11:59)], GermanCredit[,10], sizes=(1:50), rfeControl=lrCtrl)
    Error in { : 
      task 1 failed - "rfe is expecting 58 importance values but only has 48"

对于解决此问题并了解此错误发生原因的任何帮助，我将不胜感激。

4

1 回答 1

0

好吧，我想我明白了。我删除了每个虚拟因子的一个“级别”以及没有方差的两个变量，现在它可以工作了。

于 2015-12-21T19:56:23.150 回答