R 难以执行重复CV的插入符号GLM

很长一段时间以来，我一直在使用自制代码制作10X10倍的cv逻辑模型，但最近我发现让caret为我处理这些乱七八糟的东西可能会很好

不幸的是，我似乎遗漏了插入符号需要能够发挥作用的一些细微差别

具体地说，我经常遇到这样的错误：

>Error in { : task 1 failed - "argument is not interpretable as logical"

请看看你是否能理解我做错了什么

提前谢谢

数据集位于

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dataset我没有足够的声誉来评论，所以我将此作为一个答案发布。我运行了你的代码，对我来说很好，两次。我确实收到了这样的警告：

glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

根据作者的说法，这个错误与savePredictions参数有关。看看这个问题：
我没有足够的声誉发表评论，所以我将此作为回答。我运行了你的代码，对我来说很好，两次。我确实收到了这样的警告：

glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

根据作者的说法，这个错误与savePredictions参数有关。看看这个问题：
多亏了@Sumedh，我发现问题可能不在我的代码上，于是我更新了我所有的软件包

惊喜！现在它起作用了。所以我根本没疯

非常抱歉这次消防演习。
多亏了@Sumedh，我发现问题可能不在我的代码上，我更新了我所有的软件包

惊喜！现在它起作用了。所以我根本没疯

很抱歉这次消防演习。
虽然您已经通过更新R和插入符号找到了修复方法，但我想指出，您的代码中存在一个导致错误的错误，我可以在这里用旧版本的R和插入符号重现该错误：

trainControl
的
savePredictions
被设置为
TRUE
或
FALSE
，而不是
“final”
。似乎您只是简单地将它与
returnResamp
参数混合在一起，该参数正好取这个参数

顺便说一句：R和插入符号对因子的级别名称有限制，这就是为什么当您将因变量的
0
和
1
级别名称交给插入符号时，插入符号会抱怨的原因。使用一个简单的
数据集$Dep.Var虽然您已经通过更新R和插入符号找到了修复方法，但我想指出，您的代码中存在一个导致错误的错误，我可以在这里用旧版本的R和插入符号重现该错误：

trainControl
的
savePredictions
被设置为
TRUE
或
FALSE
，而不是
“final”
。似乎您只是简单地将它与
returnResamp
参数混合在一起，该参数正好取这个参数

顺便说一句：R和插入符号对因子的级别名称有限制，这就是为什么当您将因变量的
0
和
1
级别名称交给插入符号时，插入符号会抱怨的原因。使用一个简单的
数据集$Dep.Var，感谢您运行代码。不过，我仍然得到了最初的错误。我知道glm.fit警告是关于什么的。但我甚至不能用它来创建该死的模型。也许我会更新到更新的版本。谢谢你运行代码。不过，我仍然得到了最初的错误。我知道glm.fit警告是关于什么的。但我甚至不能用它来创建该死的模型。也许我会更新到更新的版本。谢谢你花时间解释！我也喜欢因子命名技巧。奇怪的是，我在glm中使用了“0”和“1”（不带插入符号）作为因子名称，它没有任何问题。但我可以毫不犹豫地重新命名这些级别，让R和caret感到高兴。：-）哟！AFAIK一些模型只是不抱怨命名，但使用插入符号则更一致。请注意，在这种情况下使用
data.frame（check.names=T，…）
也会很有用：-）感谢您花时间解释这一点！我也喜欢因子命名技巧。奇怪的是，我在glm中使用了“0”和“1”（不带插入符号）作为因子名称，它没有任何问题。但我可以毫不犹豫地重新命名这些级别，让R和caret感到高兴。：-）哟！AFAIK一些模型只是不抱怨命名，但使用插入符号则更一致。请注意，在这种情况下，使用
data.frame（check.names=T，…）
也很有用：-）
testmodel <- train(Temp ~ Param.A + Param.G + Param.J + Param.O, data = dataset,
             method = "glm",
             trControl = my_control,
             metric = "Kappa")

testmodel


> Error in { : task 1 failed - "argument is not interpretable as logical"

glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred