当使用caret进行预测时，如何处理每行缺失值？

Question

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我有一个大型数据集（200,000+ 行，140 个变量），每行至少有一个缺失值，我已将其替换为 NA。我正在尝试使用 caret 库进行预测。 rattle 库可以处理缺失值，但有人知道如何使用 caret 吗？

caret 库的指南建议您使用以下内容：

gbmFit1 <- train(twoplus~., data=training, method='GBM', trControl=fitControl, 
                 na.action=na.omit)

但是这会导致出现错误：

Error in train.formula(twoplus ~ ., data = training, method = "M5", trControl = fitControl,  : 
  Every row has at least one missing value were found

- user1745691

H2O中的GBM和randomForest算法可以自动处理缺失值。 - Geoffrey Anderson

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- guiotan · Answer 1

这仅仅意味着你的数据集中存在一些列，这些列在所有记录中都有缺失值。只需将这些列从数据集中排除即可。