Caret preProcess = "medianImpute" 但仍然缺少值错误

Question

我正在使用插入符号拟合模型，但我缺少一些数据。我记得在传递参数以训练“preProcess =”medianImpute”之前有一次，但是我收到了一个意外错误：

library(caret)
x <- mtcars
x[1:5, "cyl"] <- c(NA, NA, NA, NA, NA)

mod.mt <- train(
  mpg ~.,
  method = "rpart", # decision tree
  tuneLength = 3,
  preProcess = "medianImpute",
  data = x)

给出：

Error in na.fail.default(list(mpg = c(21, 21, 22.8, 21.4, 18.7, 18.1,  : 
  missing values in object

因为我正在使用 preProcess 我以为我是在告诉 caret 对任何缺失值使用中值插补。所以这个错误是出乎意料的？

Answer 1

预处理代码仅在 x 是简单矩阵或数据框时才起作用。使用带有公式界面的 train 时，基本上不起作用。

下面的代码有效。或者先做preProces，predict然后train（代码的第二部分）。

mod.mt <- train(
  x = x[,2:10],
  y = x$mpg,
  method = "rpart", # decision tree
  tuneLength = 3,
  preProcess = "medianImpute"
  )

# first impute / predict 
d <- preProcess(x, "medianImpute")
x1 <- predict(d, x)

mod.mt <- train(
  mpg ~.,
   data = x1,
  method = "rpart", # decision tree
  tuneLength = 3
)