“对比”错误中的错误

Question

我训练了一个模型，我正在尝试使用 predict 函数，但 returns 出现以下错误。

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

SO and CrossValidated 中有几个关于这个的问题，根据我对这个错误的解释，我的模型中的一个因素只有一个水平。

这是一个非常简单的模型，具有一个连续变量 (driveTime) 和一个具有 3 个水平的因子变量

 driveTime         Market.y      transfer
 Min.   : 5.100   Dallas :10   Min.   :-11.205  
 1st Qu.: 6.192   McAllen: 6   1st Qu.:  3.575  
 Median : 7.833   Tulsa  : 3   Median :  7.843  
 Mean   : 8.727                Mean   :  8.883  
 3rd Qu.:10.725                3rd Qu.: 15.608  
 Max.   :14.350                Max.   : 30.643

当我使用预测函数确定未见样本的结果时

newDriveTime <- data.frame(driveTime =  8,Market.y = as.factor("Dallas"))
predict(bestMod_Rescaled, newDriveTime)

我收到以下错误

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

这是我的更多工作流程

tc          <- tune.control(cross = 10, fix = 8/10)

    tuneResult_Rescaled <- tune(svm,data = finalSubset,
                                transfer~ driveTime + Market.y,
                                ranges = list(epsilon = seq(0.1,.5,0.1),
                                              cost = seq(8,10,.1)), tunecontrol=tc)

    summary(tuneResult_Rescaled)


    bestMod_Rescaled <- tuneResult_Rescaled$best.model

Answer 1

我认为您还必须向测试集提供训练数据中的因子水平。像下面这样的东西应该可以工作。

newDriveTime <- data.frame(driveTime =  8, 
                    Market.y = factor("Dallas", levels(finalSubset$Market.y)))

predict(bestMod_Rescaled, newDriveTime)

在 R 中，因子被保存为带有名称/标签的整数。如果您有两个具有不同水平数的因子向量，仅通过查看标签，就无法确定哪些标签是两个向量中对应的水平。

“对比”错误中的错误

Error in `contrasts' Error

regression

r

machine-learning

svm

predict