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我有一个矩阵X和向量Y，我将其用作包中rfe函数的参数caret。它很简单：

我收到一个我无法破译的奇怪错误：

承诺已经在评估中：递归默认参数引用或早期问题？

编辑：这是我数据的前 5 行的可重现示例：

library(caret)

X_values = c(29.04,96.57,4.57,94.23,66.81,26.71,69.01,77.06,49.52,97.59,47.57,64.07,24.25,11.27,77.30,90.99,44.05,30.96,96.32,16.04)
X = matrix(X_values, nrow = 5, ncol=4)
Y = c(5608.11,2916.61,5093.05,3949.35,2482.52)

rfe(X, Y)

我的 R 版本是 3.2.3。插入符号包是 6.0-76。

有人知道这是什么吗？

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1 回答 1

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您的代码有两个问题。

  1. 您需要指定要适合的函数/算法。（这就是导致您收到错误消息的原因。我不确定为什么rfe会抛出如此神秘的错误消息；它确实使调试变得困难。）
  2. 您需要在输入数据中命名列。

以下作品：

library(caret)

X_values = c(29.04,96.57,4.57,94.23,66.81,26.71,69.01,77.06,49.52,97.59,47.57,64.07,24.25,11.27,77.30,90.99,44.05,30.96,96.32,16.04)
X = matrix(X_values, nrow = 5, ncol=4)
Y = c(5608.11,2916.61,5093.05,3949.35,2482.52)

ctrl <- rfeControl(functions = lmFuncs)
colnames(X) <- letters[1:ncol(X)]

set.seed(123)
rfe(X, Y, rfeControl = ctrl)

我为 rfe 选择了一个线性模型。警告消息的原因是交叉验证期间数据中的观察数量较少。您可能还想设置sizes参数以获得有意义的特征消除。

于 2017-04-23T19:41:36.517 回答