小编lor*_*lai的帖子

我正在努力使用插入符号包来执行分类树几天.问题是我的因素变量.我生成了树,但是当我尝试使用最佳模型对测试样本进行预测时,它失败了,因为列车函数为我的因子变量创建了虚拟对象,然后预测函数无法在测试集中找到这些新创建的虚拟对象.我该如何处理这个问题？

我的代码如下:

install.packages("caret", dependencies = c("Depends", "Suggests"))      
library(caret)                                      
db=data.frame(read.csv ("db.csv", head=TRUE, sep=";", na.strings ="?"))     
fix(db)
db$defaillance=factor(db$defaillance)
db$def=ifelse(db$defaillance==0,"No","Yes") 
db$def=factor(db$def)
db$defaillance=NULL
db$canal=factor(db$canal)
db$sect_isodev=factor(db$sect_isodev)
db$sect_risq=factor(db$sect_risq)       

#delete zero variance predictors                                
nzv <- nearZeroVar(db[,-78])
db_new <- db[,-nzv]

inTrain <- createDataPartition(y = db_new$def, p = .75, list = FALSE)                               
training <- db_new[inTrain,]
testing <- db_new[-inTrain,]
str(training)
str(testing)
dim(training)
dim(testing)

用于训练/测试的str()函数示例如下:

 $ FDR        : num  1305 211 162 131 143 ...
 $ FCYC       : num  0.269 0.18 0.154 0.119 0.139 ...
 $ BFDR       : num  803 164 …

这是我的问题:

"AppliedPredictiveModeling"包中"spatialSign"功能的用途是什么？我在一本关于"空间符号"方法的书中读到了识别异常值的方法.该函数将变量的值投影到圆圈中,如果有异常值,则它们应该出现在圆圈内.R是否与此包中使用的"空间符号"相同？

如果是这样,我提交此代码的时候怎么样:

plotSubset <- data.frame(scale(zquant1[, c("AGE", "FL")]))
xyplot(AGE ~ FL,
       data = plotSubset,
       auto.key = list(columns = 10))
transformed <- spatialSign(plotSubset)
transformed <- as.data.frame(transformed)
xyplot(AGE ~ FL,
       data = transformed,
       auto.key = list(columns = 2))

可能看起来我在第一张图片中有一个异常值,但空间符号方法(第二张图像)不能识别它？

(第1张图片)http://www.imagesup.net/?di=5142245473711 (第2张图片)http://www.imagesup.net/?di=5142245489110