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我的任务是对回归任务进行分层，数据看起来像

f1,f2,f3,... m1,m2...,p1,p2,p3...

其中 f_i 是数字，其他列是因子和整数。

现在我定义了一个自定义度量 m1，运行以下命令后

measures1 = list(m1, medae) 
measures2 = lapply(measures1, setAggregation, train.mean)
measures = c(measures1, measures2)
# rdesc = makeResampleDesc("CV", iters = 3, predict = "both", stratify.cols = "Iodine" ) #Default is 2/3, both=train&test
rdesc = makeResampleDesc("CV", iters = 3, predict = "both" ) #Default is 2/3

我得到错误说

[Resample] cross-validation iter: 1
Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : 
  contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

当我将输入数据帧子集以仅包含数值数据时，没有这样的错误，实际上只有数值数据对预测有用，但我需要其他列在训练测试拆分中分层。有谁知道出了什么问题？

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1 回答 1

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原来使用

rapply(dat,function(x)length(unique(x)))

我可以发现有一列只有 1 个唯一值，问题解决了。

于 2016-10-04T21:02:18.900 回答