R 在森林里种一棵树

我是R的新手，我正在尝试建立一个决策树：

以下是我的一些数据集：

Malo   Edad   Sexo      nivel_estudios    Estado Civil
1       35    Femenino  Secundaria         Union Libre
0       48    Femenino  Bachillerato       Casado
0       45    Masculino Bachillerato       Casado
1       27    Femenino  Bachillerato       Union Libre

当我尝试执行这段代码时：

tree_model= tree(Malo~., trainingSet)

其中Malo是我的二进制（0/1）列（整数），它将对象分类为好的或坏的，而训练集是我的测试集的随机分区

我一直收到这样的警告：

Warning message:
In tree(Malo ~ ., trainingSet) : NAs introduced by coercion

---

我不明白为什么我会得到这个。非常感谢您的帮助。

公式

拟合回归树时，左侧（响应）应为数值向量，或生成分类树时为因子。右侧应为一系列数值或因子变量，以+分隔；不应该有交互术语。二者都和-是允许的：回归树可以有偏移项

介绍了NA的简单示例

as.numeric(c('1','b','2')) 
[1]  1 NA  2 
Warning message: 
NAs introduced by coercion 

---

希望您理解这个问题，您已经将

添加为数值

向量，并将

字符串的其余部分

（Sexo，nivel_estudios，Estado Civil）向量添加到公式树（Malo~，trainingSet）公式中

拟合回归树时，左侧（响应）应为数值向量，或生成分类树时为因子。右侧应为一系列数值或因子变量，以+分隔；不应该有交互术语。二者都和-是允许的：回归树可以有偏移项

介绍了NA的简单示例

as.numeric(c('1','b','2')) 
[1]  1 NA  2 
Warning message: 
NAs introduced by coercion 

---

希望您能理解这个问题，您已经在公式

树（Malo~，trainingSet）

中添加了

作为数值
向量以及
字符串的其余部分
（Sexo，nivel_estudios，Estado Civil）向量。您可能希望对数据集的最后三列应用as.factor（）函数。例如：

trainingSet$Sexo=as.factor（trainingSet$Sexo）

trainingSet$nivel\u estudios=as.factor（trainingSet$nivel\u estudios）

您可能需要将“Estado Civil”的列名更改为类似“EstadoCivil”或“Estado.Civil”的名称，以便我们也可以对其应用as.factor（）函数

通过这种方式，我们可以满足“右侧应该是一系列数字或因子变量，以+”分隔”的条件。
您可能希望将as.factor（）函数应用于数据集的最后三列。例如：

trainingSet$Sexo=as.factor（trainingSet$Sexo）

trainingSet$nivel\u estudios=as.factor（trainingSet$nivel\u estudios）

您可能需要将“Estado Civil”的列名更改为类似“EstadoCivil”或“Estado.Civil”的名称，以便我们也可以对其应用as.factor（）函数

通过这种方式，我们可以满足标准“右侧应为一系列数字或因子变量，用+”分隔”
响应变量（Malo）应为“因子”，因此使用：

trainingSet$Malo响应变量（Malo）需要是“因子”，因此使用：

trainingSet$Malo您能告诉我吗？类（Malo）。您没有包含任何样本数据来解决此问题。请更新您的问题，否则我们无法提供帮助，只能提供随机猜测。添加了数据集@Aashu：类（Malo）是整数。你能告诉我吗？类（Malo）。你还没有包含任何样本数据来解决这个问题。请更新您的问题，否则我们无法提供帮助，只能提供随机猜测。添加了数据集@Aashu:class（Malo）是整数。