ConfusionMatrix中的错误：“0”；“数据”；及；参考资料；应该是具有相同水平的因素_R

ConfusionMatrix中的错误：“0”；“数据”；及；参考资料；应该是具有相同水平的因素

ConfusionMatrix中的错误：“0”；“数据”；及；参考资料；应该是具有相同水平的因素,r,R,我正在尝试使用物流回归进行kfold交叉验证，但在尝试运行混淆矩阵时遇到了一些错误。我想不出怎么解决这个问题。非常感谢您的帮助此外：警告信息：在predict.lm（object，newdata，se.fit，scale=1，type=if）中（type==：秩缺陷拟合的预测可能会产生误导这是我的密码： for(i in 1:10){ fold_val <- tele.df[folds[[i]],] fold_train <- tele.df[-folds[[i]]

我正在尝试使用物流回归进行kfold交叉验证，但在尝试运行混淆矩阵时遇到了一些错误。我想不出怎么解决这个问题。非常感谢您的帮助

此外：

警告信息：

在predict.lm（object，newdata，se.fit，scale=1，type=if）中（type==：秩缺陷拟合的预测可能会产生误导

这是我的密码：

for(i in 1:10){
  fold_val <- tele.df[folds[[i]],] 
  fold_train <- tele.df[-folds[[i]],] 
  tele.default.lr <- glm(Churn ~ ., data = fold_train, family = "binomial")
  tele.default.lr.pred.train <- predict(tele.default.lr, fold_train, type = "response")
  print(confusionMatrix(tele.default.lr.pred.train, as.factor(fold_train$Churn)))
  
  tele.default.lr.pred.valid <- predict(tele.default.lr, fold_val, type = "response")
  print(confusionMatrix(tele.default.lr.pred.valid, as.factor(fold_val$Churn)))

for（1:10中的i）{
fold_-val您有一些冗余的预测器，请参阅混淆矩阵，您可以使用cm=table（tele.default.lr.pred.train，fold_-train$chour）；混淆矩阵（cm）
为什么只使用软件包中的confusionMatrix
函数而不使用trainControl
和train
来进行k-fold corss验证？？