R预测函数：为什么它会返回零长度的预测？

Question

R预测函数：为什么它会返回零长度的预测？

3

更新：我正在使用e1071包进行朴素贝叶斯

我是R的新手，并尝试围绕玩具数据构建朴素贝叶斯模型。然后我尝试在该模型上调用“predict”。我看到的问题是：“predict（）”的结果长度为零。请参见简单的R repro代码。感谢您的输入！

 df<-NULL

 df <- rbind(df, c(0,3))

 df <- rbind(df, c(1,1))

 df <- rbind(df, c(1,3))

 model <- naiveBayes(df[,2], df[,1])

 prediction <- predict(model, df[,-1])

 length(prediction)

 ## [1] 0

- S. Zhou

你使用的是哪个包？e1071吗？我非常确定你的问题在于你没有指定一个公式... - alexwhan

2个回答

2

我认为问题出在naiveBayes假设y是分类变量上。

在你提供的数据示例中，没有（明显的）分类数据或列联表数据。

如果我们使用帮助文档中的例子，使用iris数据集，则第五列是Species并且是一个因子变量。

library(e1071)
data(iris)
m <- naiveBayes(iris[,-5], iris[,5])
m
table(predict(m, iris), iris[,5])


            setosa versicolor virginica
  setosa         50          0         0
  versicolor      0         47         3
  virginica       0          3        47

它按预期工作。

- mnel

谢谢回复。那么如何将y变成分类变量？ - S. Zhou

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可以查看英文原文，
原文链接

- ndoogan · Accepted Answer

问题似乎在于依赖变量应该是一个“因子”。我将使用数据框架（下面的df）来存储数据，而不是使用矩阵。数据框架可以存储多种变量类型（例如数字和因子）。我将一个因子Y和一个数字X存储到df中，并运行模型...

df<-data.frame(Y=factor(c(0,1,1)),X=c(3,1,3))
model<-naiveBayes(Y~X,df)
predict(model,df)

另外，为了表明是因素解决了问题（即不是使用公式解决的）...

model<-naiveBayes(df[,2],df[,1])
predict(model,df)

依然有效。