尝试获取R的插入符号包中的类概率时出错

Question

我发现了与此类似的问题，但并没有解决我的问题：我使用插入号和游侠方法来拟合随机森林，然后使用预测来预测我的评估数据。这可行。但是，当我尝试获取预测概率时，出现以下错误：

[.data.frame（out，，obsLevels，drop = FALSE）中的错误：未定义的列已选择

代码（示例）

require(caret)

mtcars$carb <- as.factor(mtcars$carb)

tuneGrid <- expand.grid(mtry = c(10), min.node.size = c(1), splitrule = "extratrees")
rf_model<-train(carb~.,data=mtcars,method="ranger",
                trControl=trainControl(method="none")
                , tuneGrid = tuneGrid
)

predict(rf_model, mtcars, type="prob")

我确保碳水化合物是其他地方建议的因素。

有什么想法吗？

Answer 1

有几个问题。首先，此方法要求因子的类级别遵循有效的R变量名称的约定，因此第一步，重命名carb因子的级别以字母开头

mtcars$carb <- as.factor(paste0("c",mtcars$carb))

其次，TrainControl中classProbs的默认参数设置为FALSE。这应该TRUE在您的情况下。

library("caret")

tuneGrid <- expand.grid(mtry = c(10), min.node.size = c(1), splitrule = "extratrees")
rf_model <- train(carb ~ ., data = mtcars, method = "ranger",
              trControl = trainControl(method = "none", classProbs = TRUE),
              tuneGrid = tuneGrid)

classprobs <- predict(rf_model, newdata = mtcars, type = "prob")